分子模拟与人工智能平台MaXFlow的背后蕴藏着怎样的设计理念？它的具体应用场景是怎样的？究竟能帮助我们解决哪些问题？本期的访谈视频中，创腾科技首席科学家代博将结合当下的一些研究热点，逐一为您解读。
目前在材料界，新能源材料是一个非常热门的话题，各种各样的新能源汽车越来越多。对于新能源材料，特别是像一些动力电池材料，包括它的正极、负极、电解质材料在研究过程当中都会用到一些分子模拟、人工智能的技术。
比如，在电池、电解液以及电解质的研发过程中，我们如何对它的成分，包括它的分子结构和分子组成进行筛选，特别是我们如何能够找到一个成本低，应用性能又好的材料，对于企业来说是一个非常有吸引力的话题。
那么MaXFlow是一个什么样的产品呢？其实MaXFlow的诞生正是为了满足这种需要。我们知道，分子模拟已经发展了很多年，有很多研究人员已经将其应用到刚才所说的场景之中。利用分子模拟技术我们可以对分子进行虚拟筛选，找到性能比较不错的分子后再进行实验。
MaXFlow想做的就是把分子模拟的过程流程化、自动化。比如我们在MaXFlow里可以很方便地通过变动一些组件，来实现对于一个骨架分子可能的各种衍生物的枚举。然后我们可以通过不同尺度上的模拟方法，对这样的一些结构进行优化，进行性质的计算和预测。
在此基础之上，在MaXFlow平台同样可以通过机器学习的组件，对大数据进行分析，进行相应的模型训练，最终提炼出能够快速对这一类分子性质进行预测的人工智能模型。
MaXFlow平台不只针对材料研究。
从2020年开始的新冠疫情，一直困扰着全球的经济和民生。在这个过程中，催生了很多新型药物的AI设计和筛选，那么在新药的研发过程中，都会涉及到计算机辅助药物设计（CADD）。除了材料研究以外，基于药物分子的计算机辅助设计，以及将其同人工智能技术相结合，也可以在MaXFlow平台中得以实现。
总的来看，从最初提出MaXFlow理念到现在发展到3.0版本，我们一直关注于如何将传统的分子模拟、计算机辅助药物设计跟当下的人工智能技术进行有机结合。通过工作流的方式，将这种结合变得更加容易，让使用者使用起来更加方便。这，就是MaXFlow！
