科迈恩科技发布ModelLab Matman®科学大数据AI建模解决方案

发布时间：

2025-08-06

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近日，科迈恩科技面向广大分析测试领域的科研、检测、生产及教学用户推出了最新一代面向科学大数据的化学计量学与机器学习解决方案ModelLab Matman®。ModelLab Matman作为科迈恩科技开发的ModelLab系列AI建模分析软件中的一员，提供对于科学数据领域通用的化学计量学分析与机器学习建模的广泛支持，可以对任何通用类型的数据文件（如Excel表格、CSV数据文件）进行建模分析。ModelLab Matman采用C++语言专为高性能矩阵计算开发，结合各类定性与定量化学计量学与机器学习高性能算法模型，为满足复杂体系科学数据分析的需求提供行业领先的分析软件和科研工具。

图1 ModelLab 科学大数据AI建模解决方案产品家族

新品亮点 | Highlights

1多模态分析仪器复杂体系数据挖掘

ModelLab系列软件（含Matman, Specman, Chroman, Massman等）提供对各类色谱、质谱、光谱，核磁共振，以及其他类型仪器及科学统计数据的AI建模分析支持。专业的仪器数据处理提供包括色谱峰保留时间对齐、质谱解卷积、光谱多元校正、高维光谱因子分解等各类多维、高分辨数据的解析和处理。从而实现高度自动化的定性、定量及非靶向分析。

图2 ModelLab 产品概念海报

图3 ModelLab 化学计量学与机器学习算法组成

2领先的科学大数据机器学习建模

ModelLab Matman独有的化学计量学高性能计算SDK涵盖多元校正、多元统计、回归建模、模式识别、因子分解以及知识图谱等在内的各类机器学习算法。其包括PCA、PLSR、SVM、ATLD、随机森林、聚类热图等数十种功能强大的算法模型，并支持与仪器数据无缝连接。

图4 ModelLab 功能模块：模型训练

3高维高内涵的多组学数据分析

ModelLab Matman通过数据以及模型输入接口API，支持对各类色谱、质谱、光谱等仪器分析原始数据以及任意的表格及矩阵数据的快速机器学习建模和预测过程。可应用于指纹图谱、非靶向代谢组学、风味组学、环境暴露组学等各类多模态融合组学研究。

4实时高效的大数据可视化分析

ModelLab Matman通过将化学计量学与机器学习、自然语义分析以及知识图谱相结合，通过丰富的大数据可视化技术使得复杂体系样品数据分析过程和结论所见即所得。从而通过人工智能技术为分析测试相关行业的数字化、智能化转型和提质增效提供有力支撑。

图5 ModelLab 功能模块：自定义图表外观

图6 ModelLab 功能模块：分析报告

应用领域 | Application Area

通过化学计量学与机器学习相结合，所建立的定性、定量预测模型可广泛应用于检测分析各行业相关领域的复杂体系非靶向分析。

图7 一致性评价模型

中药：中药材及饮片真伪优劣与质量评价、指纹图谱分析、中药注射剂质量控制、一致性评价、道地产地溯源与土壤因子、贵细药材分等分级、原料混批勾兑、储藏时间预测

代谢组学与蛋白组学：非靶向代谢指纹图谱分析、脂质体组学分析、代谢通路研究、空间代谢组学分析

化学药与生物制品：药物体内代谢、有关物质分析、原料药及中间体快检、在线过程控制、肽图指纹图谱、药物辅料智能分析、体内外相关性分析、一致性评价

精准医学：癌症早筛、多模态质谱成像分析、疾病标志物发现、血药浓度监控

环境保护：水质快检分析、水中油快速鉴别、污染物三维荧光分析、污染物预警监测、污染物的溯源鉴定、空气异味评级等

食品及农产品：原料及添加剂快速筛查、违法违禁添加、原产地及年份溯源、风味特征物质剖析、数字化定量勾兑、香精香料分析、品质分等分级

快消品：真实性评价及违法添加筛查、气味客观化与品质分等分级、白酒真实性溯源及感官评价、烟草及香精香料的风味组学建模与分析

石油化工：轻重质油、润滑油、生物柴油的油品分析、油页岩分析、溢油溯源鉴别、录井勘探、沥青真实性与老化智能分析等

珠宝玉石：珠宝玉石、陶瓷、文物等的真伪鉴别、断代、断源鉴别及三维荧光快检

司法鉴定：纸张、染料、油墨、墨水、纺织品、土壤、毒物的来源及真实性鉴别等

汽车制造：气味嗅辩分析、气味客观化分析与智能评级、油漆智能鉴别、润滑油快检分析

ModelLab系列软件作为一款多谱学融合与多组学分析技术提供强大的数据分析工具，提供基于前沿算法与人工智能相结合的创新智能仪器分析手段，借以提升中国分析测试行业客户的化学分析能力，打破了长期以来分析测试行业的数据孤岛，解决长期困扰国产化仪器领域的软件及算法等“卡脖子”问题，从而为我国仪器仪表及检测行业持续提供基于前沿算法与人工智能相结合的创新检测手段。

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科迈恩科技与安徽省食药检院签署框架合作协议

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