Intern-Discovery：上海AI实验室推出的科学发现平台

什么是Intern-Discovery?

Intern-Discovery是由上海人工智能实验室开发的智能科研辅助平台。该平台以”书生”大语言模型为核心驱动，整合多领域专业工具、海量科学数据与实验设备资源，构建了一个完整的科研生态体系。通过人机协同和数算一体的创新模式，平台实现了从研究假设提出到实验验证的全周期科研支持，帮助科学家突破跨学科研究的边界。

平台的核心功能

• 科学数据广场：汇聚来自多个核心科研领域的高质量数据资源，为用户提供一站式数据访问和分析服务，支持跨学科的交叉研究。
• 智能研究助手：面向多领域研究人员提供端到端的算法工具套件，实现从数据处理、模型构建到实验验证的全生命周期自动化科研流程。
• 专业科学智能体：集成针对具体科研任务的智能化工具，涵盖干实验（数据分析）与湿实验（物理实验）的协同工作，以及科研辅助服务等多场景应用。
• 模型开发支持：提供高性能计算资源和建模工具，助力研究人员进行科学模型的训练、优化与部署应用。

如何使用Intern-Discovery?

• 申请试用：访问链接填写试用申请表，完成平台的试用资格申请。
• 平台登录：在审核通过后，使用提供的账号信息访问Intern-Discovery平台。
• 功能探索：熟悉平台界面和各项功能模块，参考用户手册和在线教程快速上手操作。
• 具体操作步骤：
  • 模型共享：灵活组合通用大模型与专业智能体，在低代码环境中快速开发和部署新的AI工具。
  • 数据互通：在平台内置的数据集市中搜索所需的专业数据集，进行数据预处理、特征工程和建模分析。
  • 设施互连：通过标准化接口连接实验设备，实现远程实验控制与自动化流程调度。

应用场景

• 蛋白质研究：快速预测蛋白质结构并设计变体，显著缩短实验周期和降低研发成本。
• 药物开发：整合多维度药物靶点数据与虚拟筛选工具，加速新药发现进程和优化候选分子。
• 材料科学：基于物理、化学等领域的智能模型，设计新型功能材料并预测其性能参数，支持从理论计算到实验室验证的全流程研究。
• 气候建模：整合权威气象数据集，构建和验证高精度气候模型，深入分析气候变化趋势和潜在影响。
• 地质灾害预警：结合AI算法与地理信息系统（GIS）数据，开发智能化的地质灾害预测模型，提升预警系统的准确性和响应速度。

通过这些功能模块和技术支持，Intern-Discovery正在重新定义现代科研工作方式，为全球科学研究的规模化和高效化发展提供强大的技术支撑。