理想材料/分子的組分/結構/機理可能十分復雜，設計/優化搜索空間巨大，傳統以實驗為主的研發團隊難以根據特定需求進行成本可控的快速設計與性能評估。通過計算模擬和人工智能對材料研發/分子設計進行提質增效、提速降本、節能減排、理論驗證等是生化環材相關產業和學術界的迫切而又長期的需求。
智能來源于對經驗數據的分析總結，并體現在基于此的高效探索推理。熵納科技一方面積極聯合有數據儲備的相關單位快速研發機器學習系統，另一方面匠心打造極具智能化體驗的自助式物質創制平臺/本地化軟硬件一體機，形成數據生產與利用的巧妙閉環。AIStrucX平臺業務覆蓋材料/分子性質預測、高效數據采集、結構設計與虛擬篩選、理論驗證與智能分析、數智化物質合成等，建有大型文獻庫、數據庫、模型庫、腳本庫、產線庫、專家庫，且已上線大模型與物質創制信息流服務，支持一站式在線AI實時算、智能匹配數據/模型/產線/專家/腳本/文獻等功能，總點擊量逾百萬。
針對材料與微器件設計、反應路徑與條件優化、密度泛函理論計算、分子動力學模擬、第一性原理與量子化學等領域費時費力、尋優低效等痛點問題，熵納科技依托創始團隊的大量學術成果、合作方的大型數據庫、海量文獻/大模型所蘊含的異質數據、平臺不斷積累的計算模擬/專業用戶眾包數據，持續探索基于貝葉斯深度學習、Transformer、圖神經網絡、等變模型、流匹配模型、擴散模型、VAE、GAN、能量模型、貝葉斯優化、多目標優化、主動學習、半監督學習、自監督學習、因果特征學習、分布外泛化和遷移學習等前沿AI技術為用戶提供物質性質與合成條件預測、高效數據庫構建、本地化智能篩選、結構重建與優化設計、機器學習力場、過渡態預測、表征分析與預測等服務。在用戶給定設想/任務/問題的計算模擬結果達不到其預期時，熵納科技的AI算法模型還可執行智能問答、材料/分子的逆向設計、自動結構優化等，顯著提升用戶對計算的信心和滿意度。
AIStrucX自助式物質創制與材料供應平臺已與石墨烯、鈣鈦礦、薄膜、涂料、合金、MOF、催化等領域的眾多新材料工廠和實驗室達成合作意向，并基于自研或聯合研發的大量AI模型/數據庫、計算模擬/可視化腳本、文獻綜述/分析工具等打造了強大的高效材料研發與供應智能體服務，可以零代碼的簡便易用方式免費在線實時滿足各種不同知識背景的工業和科研用戶的結構化數據自動建模挖掘/分析處理、實驗方案自動生成與持續優化、材料器件虛擬篩選/逆向設計、定制化生產/團購式實物供應等需求，而無需用戶事先掌握任何編程軟件、算法理論、材料器件制備工藝等。此外，因數據或模型隱私等要求而無法使用公開平臺服務的相關需求方可登錄aistrucx.com一鍵定制本地化部署的軟硬件全套服務，讓熵納智能體像資深AI/模擬工程師一樣快速融入相關團隊，低成本而又高效率地助力其研發。