Axiom Science 4.5
整合文献检索、专业数据查询与代码计算，生成图表和研究产物。保留分析过程与证据来源，让科学问题转化为可核对、可复用的研究结果。
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- 领域
- 生命科学
Building AI for
scientific discovery.
Kyanic，专注于 AI for Science。我们连接科学问题、领域数据与智能模型，为研究者构建可用、可追溯的科研工具，让人工智能融入科学探索与发现的全过程。
作品与实践
Axiom Rally 1.0
从羽毛球视频提取人体姿态、动作阶段与关键指标，生成可复核的分析报告。将关键帧与诊断建议对应，帮助教师定位动作问题、制定训练方案。
- 状态
- 已上线
- 领域
- 运动人体科学
3K-loop
连接水稻群体数据、性状预测、主动学习选样与候选基因证据。用计算筛选值得验证的材料与线索，将实验反馈带回模型，支持育种研究持续迭代。
- 状态
- 已上线
- 领域
- 农学与作物研究
我关注 AI 如何改变科学研究的整个过程。
科学智能体与知识
Scientific agents
连接文献、专业数据库和计算工具，探索可以执行多步研究任务、保留来源记录，并由研究者掌握关键决策的科学智能体。
文献检索 · 知识图谱 · 任务编排 · 证据核对
计算生物学
Computational biology
从蛋白质序列与结构，到基因组、多组学与单细胞数据，探索模型与专业工具如何帮助研究者形成可验证的生物学假设。
蛋白结构 · 多组学 · 单细胞分析 · 生物机制
运动人体科学
Sport & exercise science
关注人体运动、生理响应与运动表现，探索多模态数据与科学模型如何支持动作分析、体能评估和训练研究。让模型发现的规律回到实验与实际运动场景中验证。
运动生理 · 生物力学 · 动作分析 · 运动表现
农学与作物研究
Agronomy & crop science
连接群体资源、基因型与表型，探索性状预测、主动学习和候选位点提名。让计算提出的线索回到实验与田间，在持续验证中改进研究工具。
水稻资源 · 性状预测 · 主动学习 · 基因提名
药物与分子设计
Molecular discovery
关注靶点研究、分子生成和候选筛选。把模型预测与已有研究证据放在同一条工作流中，帮助组织更值得验证的研究方向。
靶点与机制 · 分子生成 · 虚拟筛选 · 成药性评估
材料与化学
Materials & chemistry
探索材料性质预测、反应与合成路径，以及计算和实验之间的反馈。用科学模型缩小搜索空间，组织候选材料与验证计划。
性质预测 · 合成路径 · 材料筛选 · 实验反馈
物理与地球科学
Physical systems
关注物理约束、科学机器学习与仿真加速，探索这些方法如何进入气候、地球观测和复杂系统的研究过程。
物理约束模型 · 仿真加速 · 气候与地球数据
科研基础设施
Research infrastructure
关注科学数据连接、计算任务编排、研究产物管理与结果复现。让复杂的模型与工具组合，成为可重复使用的日常研究环境。
数据连接 · 计算编排 · 产物管理 · 环境复现