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。

伴随AI for Science和AIGC掀起的新一轮全球技术革新浪潮，北京熵纳科技有限公司于2023年7月10日在北京市海淀创业园注册成立，使命是让天下没有难以数智化的物质创制，通过计算模拟/智能优化/合成预测等实现理想新物质的智能创制。因而，公司英文名由AI、Structure、X组合而来，其中X寓意未知但却可能带给人类更美好生活的新物质。

熵纳科技立足当前，依托核心团队积累十余年的AI算法、大模型、计算材料学、计算化学等技术，在行业内率先发展自助式物质创制业务。同时公司着眼长远，高度重视数据资产和业务规模，战略看淡短期利润，终将以极致高效易用的AI技术服务惠及更多大小同行，为我国化学、材料、生物、环保等技术领域的范式变革和加速发展做出更大贡献。

公司已与计算化学、生成式AI、新材料、生物制造等领域的顶尖团队形成密切合作，但整体上仍处于发展早期，有包括研发总监在内的多个高级职位空缺，员工成长空间很大。希望候选人熟悉计算化学、合成生物学等学科的主流方法和应用场景，在深度学习、AIGC、AI4Science、纳米材料、生物医疗等领域有论文/专利发表或竞赛获奖经历优先。

为持续提升AIStrucX计算平台对学术和工业客户多样化计算需求的针对性服务能力，熵纳科技长期欢迎LAMMPS、CP2K、GROMACS、QE、Multiwfn、NAMD、AutoDock、OpenFOAM、VMD、Pymol、FEniCS等计算模拟相关开源软件专家以及AI算法创新与工程化人才以全职/兼职等形式申请成为计算专家。

为扩大熵纳科技在相关高校和科研院所的业务规模，公司诚聘若干名校园推广大使，平时只需在校内转发公司相关技术服务信息并联系有计算模拟需求的科研团队，工作时间自由，且无需来公司坐班，每月按实际推广成效和项目提成等发放薪资。

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