作為集微觀結構建模、模擬計算、AI訓練與應用為一體的科研創新平台，MaXFlow不斷疊代，將貝葉斯優化算法與實驗設計深度融合，為材料、製藥、能源等領域的研發效率帶來指數級提升。自MaXFlow正式發佈全新EDBO（Experimental Design via Bayesian Optimization）實驗/配方設計功能以來， 已得眾多用戶應用與認可，在塗料配方設計、有機合成實驗，催化工藝設計等多場景中平均減少70~90%的實驗量（全因子實驗），助力科研團隊突破傳統試錯瓶頸。
過去拉斯维加斯988890%時間在試錯，現在90%時間在創造。
——某材料實驗室負責人
貝葉斯優化方法用於實驗設計已被證實是一種切實有效的將AI技術轉化為生產力的手段，一方面，它改變了AI需要大量先期數據做支撐的傳統認知，能夠在極少的實驗數據條件下高效搜尋和推薦更優的實驗方案；另一方面，它改變了傳統實驗設計（如正交實驗、響應面法）以因素篩選和水平設定為核心的設計思路， 以概率模型和採集函數為雙核心，顺利获得疊代逼近最優解。
這就是EDBO的顛覆性力量！
技術突破
從「數據饑渴」到「小樣本突襲」
貝葉斯優化顺利获得 「數據驅動的概率建模 + 智能探索」，突破了傳統實驗設計對先驗知識的依賴，尤其適用於高維、黑箱、資源受限的優化場景。其核心價值在於用更少的實驗次數逼近全局最優解。
貝葉斯優化算法加持：僅需不到全因子實驗10%的工作量即可逼近最優解
圖：導入已有實驗數據
動態尋優引擎：基於因子間邏輯關係，生成符合條件的實驗方案，拒絕無效試錯
圖：設置因子約束條件
多維關聯分析：可視化呈現參數-性能關聯圖譜，決策有據可依
圖：實驗結果及分析統計
工業級應用驗證：適配合成實驗/工藝優化/材料配方等多場景
快
→ 10輪實驗找到最優解
省
→ 自動平衡產率&成本
穩
→ 百次測試100%推薦同方案
以直接芳基化的實驗數據為例
對基底、配體、溶劑、溫度、濃度等5個因子進行調控，可生成一個包含1728個方案的實驗空間。下表顯示了其中產率最高的前十個實驗方案(產率>95%），綜合考慮實驗成本，可以發現第4、6、7方案是相對更優的選擇（以略低的產率換來成本的顯著降低），其中又以第4個方案為全局最優方案。
下圖顯示了應用MaXFlow的從頭實驗設計功能在這一數據集上的優化結果。可以發現，在第3輪的實驗中，MaXFlow即已推薦了第4和6兩個方案，而第7個方案也出現在第8輪的推薦實驗中。
考慮到初始推薦數據的取樣隨機性以及對後續推薦方案的影響，拉斯维加斯9888進行了100次的重複測試，3種更優的方案均出現在前8輪的推薦方案中。
新品發佈
MaXFlow實驗設計新功能發佈會
拉斯维加斯9888科技計劃於2025年6月舉辦MaXFlow實驗設計新功能發佈會，用AI解碼實驗最優解。此次發佈的實驗/配方設計功能，不僅充分利用貝葉斯方法優化實驗/配方設計效率，同時針對不同的應用場景，優化了各種實驗/配方空間的生成方法，此外，顺利获得引入多種因素和響應間關聯關係的分析方法，進一步提升了實驗人員對於實驗/配方設計過程的理解和控制。
您將收穫
前沿技術發佈與頭部企業案例
傳統DOE與智能EDBO的降維打擊對比
突破性案例
某高分子材料配方優化周期從3個月縮短至2周
現場演示
如何在MaXFlow平台完成從建模到優化的全流程
專家秘笈
規避計算空間陷阱的8個實戰技巧
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