材料计算模拟软件_人工智能材料设计_分子模拟

产品简介

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。

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分子模拟与人工智能平台
材料化工

在材料化工领域，研究人员常遇到如下问题：材料设计与优化：需要找到特定属性的新材料或提升旧材料性能，涉及大量实验和计算模拟；复杂化学反应模拟：需精确模拟不同环境下的材料反应，涉及复杂反应机理和参数设定，需要丰富的专业知识和人工操作；数据分析和管理：大量研究和实验数据需要有效分析和管理，发现数据中的规律；实验设计与优化：优化实验条件以提高实验效率和精度，是重要的研究任务。

应用领域

01

催化材料性能研究与设计；高分子材料（包括橡胶、纤维、塑料、胶粘剂、涂料、薄膜等）性能研究与设计；复合材料性能研究与配方设计；含能材料、多孔材料、离子液体的研究与设计；煤化工、矿物浮选、环境科学、石油化工等；航空航天、海洋化工、建筑材料等研究领域。
复杂的化学反应模拟

02

MaXFlow提供了一系列的化学反应模拟工具，例如基于量子力学的QUANTUM ESPRESSO和PySCF，基于分子力学和动力学的LAMMPs等，能够模拟复杂的化学反应过程，且用户可以在图形化界面进行参数设置，避免了繁琐的操作。
人工智能模型

03

MaXFlow集成了多种数据分析和管理工具，如机器学习和深度学习算法，帮助用户从大量数据中发现规律和知识。
实验设计与优化

04

MaXFlow提供了结合人工智能的实验设计方法，能够根据用户的实验目标和约束，自动优化实验设计，提高实验效率和精确度。

核心功能

APP资源广场
实验设计
人工智能
材料微观结构搭建
工作流引擎

允许用户分享成功的工作流为APPs，实现知识固化与分享。

提供如正交设计、DOE-ML、EDBO等多种实验设计工具。

整合机器学习、深度学习等数十种数据分析和挖掘算法。包括线性回归（Linear Regression）、逻辑回归（Logistic Regression）、决策树、随机森林（RF）、K近邻（KNN）、朴素贝叶斯（Naive Bayes）、支持向量机（SVM）、K均值（K-means clustering）等。