MaXFlow分子模拟与人工智能平台_CADD

MaXFlow AI与模拟计算

MaXFlow是创腾科技自主研发的新一代分子模拟和人工智能平台，适用于药物和材料的设计与研发。服务对象为实验科学家，同时也为分子模拟和AI专家提供强大的工具与支持，致力于帮助科学家在创新发现和工艺研发等领域中取得更快进展。平台采用浏览器-服务器(Browser-Server)架构，利用大数据和AI，整合分子模拟技术，旨在推动研发模式从传统的实验和理论驱动，转向数据和智能模型的驱动方式，从而有效提高研发效率，加快产品走向市场。

· 所见即所得，轻松构建3D模型

· 通过组件和工作流技术，提高建模效率

· 结合SDH科学数据基因组平台，提高数据获取效率

· 开放环境对各类算法进行集成和封装

· 降低AI模型使用门槛，模型与实验的结合更紧密

· 加快研发速度，降低研发成本

· 模型共享，专家经验与知识沉淀固化

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复杂模型构建

AI模型预测

机器学习-深度学习算法

经典分子动力学模拟

第三方组件Inno-ADMET

MaXFlow 小分子药物设计

MaXFlow是创腾科技研发的新一代针对药物设计与研发的科学分子模拟和人工智能平台。平台面向实验科学家、分子模拟与人工智能专家，覆盖创新发现和工艺研发等研究领域。MaXFlow基于浏览器-服务器(Browser-Server)架构，融合分子模拟、AI和新一代工作流技术，旨在帮助生物医药研发机构从传统实验驱动和理论驱动向数据驱动和智能模型驱动创新模式转变，以提高研发效率和降低成本。

MaXFlow在小分子药物设计领域发挥着关键作用。它集合了AI模型构建、分子设计、性质预测以及动力学模拟等先进功能，为抗肿瘤药物、抗代谢药物、免疫调节药物、诊断试剂、神经系统药物、抗感染药物、心血管药物等多个小分子药物领域的研发提供了强有力的支持。通过MaXFlow，科学家可以实现AI分子生成、药物虚拟筛选、ADMET性质预测、分子动力学模拟和结合自由能计算、逆合成预测等，从而提高药物设计的精准度和效率。

· 应用领域丰富广泛

· 可扩展性卓越强大

· 高效的数据共享和管理

· 使用方式灵活方便

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工作流引擎

微观结构搭建

分子模拟

机器学习-深度学习算法

实验设计

APPs

SaaS部署

MaXFlow 生物大分子药物设计

MaXFlow是创腾科技研发的新一代针对药物设计与研发的科学分子模拟和人工智能平台。平台面向实验科学家、分子模拟与人工智能专家，覆盖创新发现和工艺研发等研究领域。MaXFlow基于浏览器-服务器(Browser-Server)架构，融合分子模拟、AI和新一代工作流技术，旨在帮助生物医药研发机构从传统实验驱动和理论驱动向数据驱动和智能模型驱动创新模式转变，以提高研发效率和降低成本。

MaXFlow在生物大分子药物设计领域扮演着重要角色。它运用AI模型构建、分子设计、性质预测、分子动力学模拟等多种功能，为抗体药物设计、疫苗、ADC药物以及酶的理性设计等领域提供了关键支持。科学家们可以利用MaXFlow进行蛋白质结构预测、同源模建、分子动力学模拟、稳定性预测、蛋白-蛋白对接、抗体-抗原对接、抗体人源化预测以及抗体亲和力成熟等研究。

· 应用领域丰富广泛

· 可扩展性卓越强大

· 高效的数据共享和管理

· 使用方式灵活方便

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工作流引擎

微观结构搭建

分子模拟

机器学习-深度学习算法

实验设计

APPs

SaaS部署

MaXFlow 材料物理

MaXFlow是由创腾科技研发的融合分子模拟与人工智能的创新平台，服务于材料设计与研发领域。采用浏览器-服务器架构，MaXFlow利用大数据和人工智能技术，实现对大量材料数据的挖掘、可视化分析，总结材料特性关系，推动新材料和新工艺的研发。

MaXFlow在材料物理领域广泛应用，科研人员可用其分子模拟技术进行新材料设计和性能预测。涵盖热电、纳米、新能源、金属、半导体以及超硬、超导、压电、非线性光学、稀土和形状记忆功能材料等。同时，MaXFlow采用AI技术研究材料结构、工艺参数和性能关系，创建配方和工艺优化模型，提供实验设计工具以提升研发效率。

· 微观结构设计与模拟

· 性能预测

· 机理探究

· AI建模

· 实验设计与优化

· 在线可视化、量子力学、蒙特卡洛方法、机器学习、深度学习

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工作流引擎

微观结构搭建

分子模拟

机器学习-深度学习算法

实验设计

APPs

SaaS部署

MaXFlow 材料化工

MaXFlow由创腾科技研发，是一个结合分子模拟与人工智能的创新平台，服务于材料设计与研发领域。采用浏览器-服务器架构，MaXFlow利用大数据和人工智能技术，实现对大量材料数据的挖掘、可视化分析，总结材料特性关系，推动新材料和新工艺的研发。

MaXFlow在材料化工领域具有广泛应用。其内嵌的分子模拟计算引擎和人工智能算法被用于催化材料、高分子材料（包括橡胶、纤维、塑料、胶粘剂、涂料、薄膜等）、复合材料、含能材料、多孔材料和离子液体的性能研究和设计。此外，也用于煤化工、矿物浮选、环境科学、石油化工、航空航天、海洋化工和建筑材料的研究。

· 微观结构设计与模拟

· 性能预测

· 机理探究

· AI建模

· 实验设计与优化

· 在线可视化、量子力学、蒙特卡洛方法、机器学习、深度学习

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分子模拟

机器学习-深度学习算法

实验设计

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