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해결하는 문제

AIPOCH Open-Science는 AI 연구의 분산 문제를 해결하기 위해 채팅, 노트북, 스크립트, 과학 데이터베이스, 보고 도구를 하나의 로컬 우선 워크벤치로 통합합니다. 실행과 증거를 함께 유지함으로써 재현 불가능한 AI 지원 연구 문제를 해결하며, 생성된 모든 결과에 대해 추적 가능한 프로바던스를 제공합니다.

작동 방식

이 플랫폼은 Python과 R 코드를 실행하고, 웹 검색 및 과학 데이터 소스를 질의할 수 있는 모델 독립형 AI 에이전트를 사용합니다. 프로젝트 상태가 사용자 컴퓨터에 저장되는 로컬 우선 애플리케이션으로 작동합니다. 연구자는 일반 언어로 목표를 정의하고, 에이전트는 문헌 리뷰, 데이터 분석, 시뮬레이션과 같은 작업을 수행하여 체크섬이 포함된 불변의 아티팩트 버전을 생성합니다. 이러한 아티팩트에는 생성 코드, 실행 이력, 참조된 입력을 노출하는 "프로바던스" 뷰가 포함되어 있어 결과를 검증하거나 격리된 환경에서 재실행할 수 있습니다.

대상 사용자

기계 학습, 통계학, 생명 과학, 화학, 재료 과학, 물리학, 환경 과학 등 다양한 분야의 과학자 및 연구자로, 재현 가능하고 검사 가능한 계산 연구를 필요로 하는 사람들에게 적합합니다.

주요 기능

• 추적 가능한 프로바던스: 생성된 모든 아티팩트는 생성에 사용된 코드와 증거의 기록과 함께 불변 버전으로 저장됩니다.
• 모델 독립성: OpenAI, Anthropic, NVIDIA 등의 다양한 클라우드 제공업체, 사용자 정의 게이트웨이, 직접 구독을 지원합니다.
• 로컬 우선 제어: 애플리케이션과 프로젝트 상태를 사용자 기계에 유지하여 데이터 프라이버시와 통제를 보장합니다.
• 통합된 과학 스택: AI 에이전트와 지속 가능한 Python 및 R 노트북, 과학 데이터 커넥터를 통합합니다.
• 크로스 플랫폼: macOS, Windows, Linux에서 사용 가능합니다.