方案优势
解决方案
应用场景
客户案例
方案优势
数据融合
跨模态数据整合
统一治理多源异构科研数据（文本/图像/结构化数据），构建多模态数据湖与领域知识图谱，支撑复杂科研场景的数据协同分析。
弹性算力
分布式训练加速
通过海量弹性算力和分布式训练框架，支持运行超大规模的分布式任务，提供稳定、灵活、高性能的机器学习训练环境。
知识驱动
大模型智能应用
通过低代码智能体平台，串联垂直领域模型与大语言模型，构建科研专属工具链和多源知识图谱，提升科研效能。
科学模型
丰富模型生态
预置基因变异预测、蛋白质结构预测、材料设计等科学模型，加速生命科学、材料等领域的研发突破。
应用场景
生物
材料
化学
天文
环境
AI
生命科学
精准预测蛋白质的结构并深入分析其功能，可显著加速疾病机制的探究与药物靶点的发现。
材料研究
加速新型材料的发现进程并对其性能进行深度优化，有效缩短从研发到应用的整体周期。
药物研发
借助高效算法快速筛选候选药物分子，同时精细优化分子对接的模拟流程以提升精准度。
天文观测
智能管理观测设备并制定观测计划，梳理、沉淀观测数据、星标数据、文献资料等。
气候预测
通过高性能GIS查询满足气象预测及交互式查询需求。融合多源数据，提升极端天气等预测精度与效率。
人工智能
通过对海量数据进行专业预处理，结合分布式算力训练大模型，持续优化参数以显著提升模型性能。
生物
材料
化学
天文
环境
AI
客户案例
某实验室某研究中心某大模型客户中国科学院天文台