ML-Kalibrierungsschicht: (xtb-σ-Profil → DFT-σ-Profil) auf der Ground-Truth-Kohorte + DrugCentral-Kohorte anpassen. Als einzeiliges API-kwarg bereitstellen, das DFT-gütige σ-Profile bei xtb-Wandzeit liefert. Der Trainingssatz liegt aus unserer reproduzierbaren Referenzarbeit bereits vor.

Parquet im 10⁸-Maßstab: .mfsig.parquet für den vektorisierten Scan von Bibliotheken mit 100 Millionen Molekülen. Das .mfsig.json-Format ist vorwärtskompatibel – dasselbe Schema, spaltenorientiertes Layout. Ermöglicht Retrieval-augmentierte σ-Profil-Workflows und ML-Feature-Stores im Industriemaßstab.

COSMO-RS-Prädiktor

Das σ-Profil ist die Eingabe; nachgelagert sagt COSMO-RS Aktivitätskoeffizienten, Dampfdrücke und Verteilungskoeffizienten vorher. Wir liefern heute den σ-Profil-Generator und als Nächstes den Prädiktor darauf – wir schließen die Schleife von SMILES zur thermodynamischen Eigenschaft in einem API-Aufruf.

Finanzierung der Roadmap

Der Umsatz der Pro- / Platinum- / Reference-Stufen finanziert die Entwicklung. Keine externen Abhängigkeiten, keine externen Partnerschaften erforderlich. Die Methodik ist offen; die auditgütige Rechenleistung, signierte Auslieferung und Neuberechnungsgarantie sind das, wofür Kundinnen und Kunden zahlen.