پژوهشگران با بهره‌گیری از هوش مصنوعی موفق به توسعه پلتفرمی متن‌باز شدند که می‌تواند رفتار، سمیت و ویژگی‌های نانومواد را پیش از تولید واقعی پیش‌بینی کند.
این سامانه به‌عنوان ابزاری جامع در حوزه نانواینفورماتیک، داده‌های ساختاری و زیستی را با الگوریتم‌های هوشمند ترکیب می‌کند تا درک دقیق‌تری از عملکرد مواد در اختیار محققان قرار دهد.
پایه اصلی ViNAS-Pro بانک داده‌ای گسترده از اطلاعات ساختاری، ترکیب، ابعاد و ویژگی‌های زیستی نانومواد است که به مدل‌های یادگیری ماشین تغذیه می‌شود تا ارتباط میان ساختار و ویژگی استخراج گردد. ابزار Descriptor در این پلتفرم داده‌ها را استانداردسازی کرده و با روش‌هایی مانند تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)، زمینه را برای مدل‌سازی قابل‌اعتماد فراهم می‌کند.
در بخش کاربردی، دو ماژول کلیدی NanoPredictor و AutoNanoML به‌ترتیب برای کاربران تازه‌کار و پژوهشگران حرفه‌ای طراحی شده‌اند. اولی با مدل‌های از پیش آموزش‌دیده، ویژگی‌هایی چون سمیت و سازگاری زیستی را تخمین می‌زند و دومی به کاربران امکان ساخت مدل‌های اختصاصی با تنظیم الگوریتم‌های یادگیری ماشین را می‌دهد.
همچنین «کتابخانه نانومواد مجازی» این پلتفرم صدها ساختار دیجیتال ذخیره‌شده را در بر دارد که می‌تواند به‌عنوان مرجع برای طراحی مواد جدید مورد استفاده قرار گیرد. این قابلیت برای صنایع داروسازی، پزشکی و مواد پیشرفته اهمیت ویژه‌ای دارد، چرا که پیش‌بینی رفتار نانومواد پیش از تولید، از هزینه‌ها و خطاهای پرهزینه جلوگیری می‌کند.
ViNAS-Pro تنها یک ابزار نرم‌افزاری نیست، بلکه بستری برای پیوند میان علم داده، شیمی محاسباتی و نانوفناوری است. این پلتفرم با کاهش نیاز به آزمایش‌های حیوانی و تسریع روند پژوهش، راه را برای توسعه پایدار و اخلاقی‌تر نانومواد هموار می‌سازد.
ورود هوش مصنوعی به این عرصه، گامی بزرگ در مسیر آینده علم مواد به شمار می‌رود؛ آینده‌ای که در آن کشف مواد جدید نه با آزمون و خطا، بلکه با هم‌افزایی داده، الگوریتم و خلاقیت انسانی رقم می‌خورد.