AI for Science
材料、化学、环境与能源研究中的结构–性能建模、性质预测与候选筛选。
DescriptorsPredictionExplainability
ENGINE / 01
AI Projects
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for scientific intelligence.
不是只追求更高指标，而是把数据、验证、解释与科研工作流真正连接起来。
AI CAPABILITYSix modules.
Six modules.
One intelligence layer.
Scientific Agent
将检索、分析、模型调用与结果汇总组织成可重复执行的科研智能体。
AgentToolsWorkflow
Small-data ML
面向样本有限的科研场景，强调交叉验证、稳健性和不确定性分析。
CVFusionUncertainty
RAG / Knowledge
围绕论文、实验记录与内部资料构建可检索、可追溯的科研知识层。
RAGKnowledgeCitation
Multimodal Data
融合文本、图像、光谱、表格和结构信息，探索跨模态联合建模。
ImageSpectraText
Optimization
围绕工艺、配方与性能构建参数推荐和多目标优化工作流。
RankingDesignOptimization
VALIDATION FIRST
Prediction is not enough.
科研 AI 的价值来自可验证的数据逻辑、合理的基线、稳健的外部验证与能够回到科学问题本身的解释。
01Data audit来源、偏差、样本结构
02Model benchmark基线、候选模型、融合
03Cross-validationCV、外部验证、不确定性
04Scientific explanation特征贡献、机制与局限