Matflow

嗨，Product Hunt！👋

非常激动地向大家介绍 Matflow —— 一个专为化学家、材料科学家和实验实验室打造的开放式、AI 原生的研发操作系统。

🔬 为什么我们打造 Matflow

如果你曾在湿实验室或材料研发领域工作过，就一定深知其中的痛点：

• 实验数据稀缺：一次典型的实验活动只能产出 20–50 行数据，远达不到大数据的百万级规模。标准的深度学习方法在这里完全失效。

• 候选方案在经济性上难以过关：一些前景广阔的分子或合金在计算理论中看起来非常出色，却在实验室里因原材料成本、VOC 限值或放大反应动力学问题而被否决。

• "AI 黑箱"问题：在科研领域，没有事实依据的幻觉并不是一个小 bug —— 它会浪费数月的实验时间和数千美元的试剂。

我们打造 Matflow，是希望为研发团队提供一个端到端的操作系统，在无需猜测的前提下，把原始实验数据、物理仿真引擎和主动学习无缝连接起来。

💡 Matflow 的独特之处

🛡️ 证据等级规范（Evidence Class Discipline）

任何虚构的数据都不会被呈现为真实数据。Matflow 中的每一个数据点都带有可验证的证据等级：MEASURED（原始仪器导出）、COMPUTED（DFT / MD / PyBaMM 计算）、PREDICTED（带 split-conformal 置信区间的机器学习模型预测）、EXTRACTED（文献提取）、HYPOTHESIS（LLM 假设）或 DEMO。防篡改的审计日志确保你的数据可以放心用于论文发表或专利申请。

⚡ 5 分钟内从实验仪器到预测结果

上传来自 XRD、GC/MS、FTIR、NMR 和电池循环测试仪的杂乱 CSV、PDF 或原始文件。Matflow 会规范化数字主线，自动进行模型选型（从高斯过程到 Chemprop），并生成同时兼顾性能与成本的 Pareto 最优推荐方案。

🤖 从 Copilot 到自驱动实验室

使用我们的 AI Copilot 进行实验设计（DOE）和文献提取，直接从 Claude/Cursor 调用 MCP 服务器，或生成经过验证的 Opentrons 机器人协议以运行闭环实验。

🔓 数据与模型完全归你所有

支持通过 Docker 自托管，配套提供 ONNX/joblib 模型导出、OPTIMADE v1.2 API 以及 RO-Crate 数据集打包功能。零供应商锁定。

🚀 入门指南与 PH 社区福利

• 你可以直接使用我们的云版上手，也可以用 Docker 在本地一键部署。

• 免费账户即可使用全部模块，学术域名（.edu / .ac）将自动获得研究访问权限。

• Product Hunt 社区专属福利：使用优惠码 PRODUCTHUNT20，可在任意付费套餐或算力包上享受 8 折优惠。

我们非常期待听到你的反馈、功能需求，以及你对 AI 如何与物理科学结合的见解！你觉得我们接下来应该集成哪些仪器或工作流？