2023年7月，北京熵纳科技有限公司在海淀创业园注册成立，核心团队来自人工智能、计算材料学、计算化学、计算物理、软件工程等领域：执行董事2015年博士毕业于中科院计算所智能信息处理重点实验室并获评优秀博士学位论文，曾任中科院软件所副研究员、华为诺亚方舟实验室主任工程师等；首席科学家为985名校长江学者特聘教授、计算化学顶尖专家。
作为一家致力于将人工智能应用于物质科学与技术创新的平台型企业，熵纳科技已与石墨烯、钙钛矿、薄膜、涂料、合金、MOF、催化等领域的众多新材料工厂和实验室达成合作意向，并基于自研或联合研发的大量AI模型/数据库、计算模拟/可视化脚本、文献综述/分析工具等打造了强大的高效材料研发与供应智能体服务“元构易析”，可以零代码的简便易用方式免费在线实时满足各种不同知识背景的工业和科研用户的结构化数据自动建模挖掘/分析处理、材料器件虚拟筛选/逆向设计、定制化生产/团购式实物供应等需求，而无需用户事先掌握任何编程软件、算法理论、材料器件制备工艺等。
智能来源于对经验数据的分析总结，并体现在基于此的高效探索推理。熵纳科技一方面积极联合有数据储备的相关单位快速研发机器学习系统，另一方面匠心打造极具智能化体验的自助式物质创制平台/本地化软硬件一体机，形成数据生产与利用的巧妙闭环。AIStrucX平台业务覆盖材料/分子性质预测、高效数据采集、结构设计与虚拟筛选、理论验证与智能分析、数智化物质合成等，建有大型文献库、数据库、模型库、脚本库、产线库、专家库，且已上线大模型与物质创制信息流服务，支持一站式在线AI实时算、智能匹配数据/模型/产线/专家/脚本/文献等功能，总点击量逾百万。
针对材料与微器件设计、反应路径与条件优化、密度泛函理论计算、分子动力学模拟、第一性原理与量子化学等领域费时费力、寻优低效等痛点问题，熵纳科技依托创始团队的大量学术成果、合作方的大型数据库、海量文献/大模型所蕴含的异质数据、平台不断积累的计算模拟/专业用户众包数据，持续探索基于贝叶斯深度学习、Transformer、图神经网络、等变模型、流匹配模型、扩散模型、VAE、GAN、能量模型、贝叶斯优化、多目标优化、主动学习、半监督学习、自监督学习、因果特征学习、分布外泛化和迁移学习等前沿AI技术为用户提供物质性质与合成条件预测、高效数据库构建、本地化智能筛选、结构重建与优化设计、机器学习力场、过渡态预测、表征分析与预测等服务。在用户给定设想/任务/问题的计算模拟结果达不到其预期时，熵纳科技的AI算法模型还可执行智能问答、材料/分子的逆向设计、自动结构优化等，显著提升用户对计算的信心和满意度。