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随着算力的大幅提高以及大数据时代的来临，科学研发的创新范式从最初神农尝百草式的经验驱动，逐渐过渡为利用计算模拟和机器学习从数据中挖掘信息，创腾科技应运而生，旨在帮助用户能够更“自由”地使用先进的算法和工具。
伴随着这一全新平台的诞生，诸多话题引发业内人士的广泛关注同传统的分子模拟软件有什么区别？人工智能在中又是如何体现的？工作流又是如何在其中起到关键性作用的？本期的访谈中，我们邀请到了创腾科技首席科学家代博，为您详细解读有关的关键词。
tag 1: 分子模拟
分子模拟，是产品很重要的功能。从科研的角度看，分子模拟是一个历史悠久的话题。从上个世纪开始，分子模拟就逐渐进入了科学研究的方方面面。
当2021年再去谈及分子模拟，我们更愿意将之形容成一个工具，这实际上是产品设计的一个很重要的目标，就是把一种过去认为是技术的东西变成一种真正的工具，特别是能够满足实验工作人员使用的一种工具。
正是因为目标不同，使得中的分子模拟区别于其它的分子模拟软件。
tag 2: 人工智能
人工智能是现在非常热门的话题，在我们工作、生活的方方面面都会接触到人工智能。提出人工智能主要针对材料和生物医药这两个领域，这种具有针对性的人工智能跟大家通常所说的购物网站、人脸识别的人工智能是不同的，我们更多关注材料和生物医药这两个领域中人工智能的方法以及模型。
tag 3: 工作流
在当前的学界和业界，分子模拟和人工智能都不是什么神秘的东西。有很多老师、同学以及工程师都在努力地将两种技术结合在一起。他们会用分子模拟的技术产生大量的数据，通过人工智能的方法对数据进行挖掘，并且建立相应的模型，这是目前在科研界中最火热的一种搭配。
之所以要在最后介绍工作流，是因为我们要体现的设计理念，我们想把分子模拟工具化，把人工智能和材料、医药结合起来，这其中非常重要的工具就是工作流。
要想把工具真正变成一个工具，就必须要将过程自动化，要想实现自动化就必须要将其变成流程化的东西。然而，这样的工作并不容易，其中包含了大量经验，需要一定学习和掌握的时间。我们想通过工作流的方式，把这些繁琐的过程组件化，使工作变得更加轻松。
人工智能创新平台
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理论计算的预测模型来帮助他们设计所关心的创新分子，界观对象和配方，并对研究对象的性质进行定量和定性预测，把握正确的创新方向，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。
人工智能专家和模拟专家，可以利用maxflow的科学计算引擎（量子力学，分子力学，界观动力学），人工智能计算引擎和sdh科学数据中台，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。