对于从事创新研究的实验科学家，可以立刻应用MaXFlow所提供的大量基于人工智能和分子模拟的预测模型来帮助他们设计所关心的创新分子，介观对象和配方，并对研究对象的性质进行定量和定性预测，确定正确的创新方向，减少不必要的实验，大幅度缩短研发周期，改变传统的实验试错的创新模式。
● 创新模式的智能化转型
● 洞见创新创新方向
● 缩短创新周期
● 降低创新成本
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人工智能专家和分子模拟专家，可以利用集成的科学计算引擎（量子力学，分子力学，介观动力学），人工智能计算引擎和实验数据，通过先进的数据流程集成工具，构建具有创新性和方便易用的定量和定性预测模型，支持实验科学家的创新研究，并通过实验科学家的不断反馈来提升模型预测的精准度。预测模型将成为企业和研发机构的标志性核心创新能力，也彰显了人工智能和模拟专家的核心价值。
MaXFlow包括：
√ 交互式Web作业环境
√ 预测模型库与管理服务
√ 计算数据及安全管理服务
√ 人工智能算法及建立预测模型
MaXFlow集成的引擎包括：
√ 科学计算引擎
√ 数据工作流引擎
您可以在MaXFlow中方便的调用包括决策树、支持向量机、深度神经网络、随机森林在内的多种机器学习方法，对数据库中的数据进行深入的分析和挖掘，构建各种描述符和目标性能之间的关系模型，实现对药物及材料性能的快速预测。
