人工智能（AI）融入橡胶胶料开发，标志着材料科学实现了具有变革性意义的一步。本文深入探讨了运用AIGraf Compounder软件对橡胶配方进行模拟与优化的方式。该系统借助前馈神经网络，能够依据成分组成精准预测材料性能，进而减少了对大量物理测试的依赖，有效加快了开发周期。此方法着重强调了高质量、结构化数据集的关键作用，特别是那些源于实验设计（DoE）并结合其他实验策略以实现精准模拟的数据集。多个案例研究充分展示了该软件在包括三元乙丙橡胶（EPDM）和天然橡胶（NR）配方等各类胶料中的有效性，证实了其预测能力与实验数据的高度吻合。