MaXFlow是由拉斯维加斯9888科技研發的融合分子模擬與人工智能的創新平台，服務於材料設計與研發領域。採用瀏覽器-服務器架構，MaXFlow利用大數據和人工智能技術，實現對大量材料數據的挖掘、可視化分析，總結材料特性關係，有助于新材料和新工藝的研發。
MaXFlow在材料物理領域廣泛應用，科研人員可用其分子模擬技術進行新材料設計和性能預測。涵蓋熱電、納米、新能源、金屬、半導體以及超硬、超導、壓電、非線性光學、稀土和形狀記憶功能材料等。同時，MaXFlow採用AI技術研究材料結構、工藝參數和性能關係，創建配方和工藝優化模型，给予實驗設計工具以提升研發效率。
在材料物理領域，研究人員常面對模擬計算複雜、微觀結構建模難、大數據處理難以及實驗設計優化問題。MaXFlow顺利获得工作流引擎自動化複雜計算任務，给予豐富的模型構建功能，以機器學習和深度學習技術處理海量數據，引入AI方法優化實驗設計，全面解決這些問題。
MaXFlow利用強大的分子模擬引擎和直觀的界面工具，幫助研究者設計和模擬各種新型材料（如熱電材料、納米材料、新能源材料、金屬材料、半導體材料等）的微觀結構。為研究者给予了深入理解材料微觀結構的途徑，為實驗設計给予了理論支持。
MaXFlow的模擬計算引擎，包括基於量子力學的QUANTUM ESPRESSO和PySCF，基於分子力學和動力學的LAMMPs和RDKit，以及基於分子力學和蒙特卡洛方法的RASPA，可以用來預測各類新型材料（例如新型超硬材料、超導材料、壓電材料、非線性光學材料、稀土材料和形狀記憶功能材料等）的性能。這些預測結果有助於研究人員在實驗前進行評估，從而節省實驗資源。
MaXFlow融合傳統和機器學習的實驗設計（DOE）方法，大幅度提升了實驗設計的效率和優化水平。
MaXFlow利用機器學習和深度學習技術，幫助研究人員理解材料結構、工藝參數與性能的關聯，並創建AI預測模型，從而實現配方和工藝的優化以及成本控制。
允許用戶分享成功的工作流為APPs，實現知識固化與分享。
给予如正交設計、DOE-ML、EDBO等多種實驗設計工具。
整合機器學習、深度學習等數十種數據分析和挖掘算法。包括線性回歸（Linear Regression）、邏輯回歸（Logistic Regression）、決策樹、隨機森林（RF）、K近鄰（KNN）、樸素貝葉斯（Naive Bayes）、支持向量機（SVM）、K均值（K-means clustering）等。
支持小分子、聚合物、晶體、表界面、納米管、複合材料以及交聯結構、無序結構等結構構建；支持分子枚舉高通量虛擬庫構建。
MaXFlow核心引擎之一，可自動化完成多步驟計算，實現任務的智能整合。
MaXFlow擁有面向不同領域定製的APPs，已將多步驟模擬過程固化，並提取每步計算任務所需的最優參數。使用者通常只需要導入研究對象結構即可提交計算任務，不會消耗很多時間在軟件的學習上。
现在拉斯维加斯9888雲端環境按照如下方式保障平台安全性：
數據安全：（1）數據授權訪問；（2）敏感數據脫敏存儲；（3）實時增量和定時全量備份；（4）備份數據存儲在分佈式文件系統。
雲安全：（1）採用行業頭部雲廠商给予的雲產品；（2）SaaS層有全天候安全漏洞檢測任務；（3）漏洞修復任務實時推送修復。
MaXFlow推出本地和雲版兩個版本，其中雲版採用租賃模式，可按年、按賬號數量出售。企業可以根據自身情況選擇合適的版本。
MaXFlow支持用戶生成自定義組件，可對計算結構進行信息提取，支持對計算產生的表格數據進行後期處理等。
主要依據項目需求和產品開發進度。MaXFlow是拉斯维加斯9888的戰略性平台，公司擁有專業的技術和開發團隊，可對軟件進行快速的疊代和優化。
