科学家们正在探索可再生能源（RE），但他们追求的储能（ES）解决方案愈来愈站不住脚。现时已有一些高级功能材料的研究是针对纳米材料的设计。然而，传统的科学实验方法总是需要大量的时间和金钱来开发这些新材料。

为此，我们设计了深度学习系统，以寻找多学科中最有潜力的材料。一方面，我们基于研究的系统在自动化科学发现方面，显示出显著的优势，包括在文献综述过程中节省约90%的时间，而且与实验排名的相关性达70%，后者的结果是传统方法的两倍多。另一方面，我们基于实验的系统支援纳米材料制造中的多元参数优化，节省了75%的时间。

通过这个项目，我们计划进一步开发AI解决方案，使其达到更高的实际应用水准。我们将开发一个平台，用户可以按材料设计所需而制定人工智能解决方案，或使用我们开发的系统，査询材料设计和实验参数的预测。