深度学习大模型解决方案

基因组学与序列分析

为您提供构建和拓展业务所需的计算能力和灵活性

蛋白质结构预测与设计

蛋白质结构预测视为一个“图像生成”或“几何构建”问题，利用深度学习模型（主要是Evoformer和结构模块）整合序列进化信息（MSA）和物理约束

单细胞组学与多组学整合

使用自编码器、变分自编码器或Transformer来学习细胞在低维空间的表示（Embedding），并整合多组学数据（如scRNA-seq + scATAC-seq）

药物发现与化学信息学

通过图神经网络或分子语言模型来学习分子的表示，预测其性质及其与靶点的相互作用

医疗影像与病理学分析

使用卷积神经网络或视觉Transformer模型，对高分辨率的医学图像进行分割、分类和预测

专业技术优势

统一的架构与卓越的可扩展性

技术栈得以简化，模型设计和优化的经验可以跨任务迁移。同时，模型性能随着参数量和数据量的增加而持续提升，展现出强大的可扩展性。

原生多模态融合能力

多模态Transformer在设计上允许将不同来源的数据（如基因表达、蛋白质相互作用、临床病理报告）投射到同一语义空间中进行对齐和交互

深层模式识别

通过深层的神经网络结构，大模型能够进行多层次的特征发现；能够发现难以洞察的复杂、非线性相互作用。

完善的AI开发环境

降低边际成本与赋能长期研究

大模型遵循“高固定成本，低边际成本”的经济学模型。预训练完成一个强大的基础模型（如ESM-2 for proteins），对其进行微调以解决一个新的、特定的下游任务（如预测某种酶的活性）成本极低。

自动化带来的效率提升

直接节省了大量的时间和人力成本，转移到科学问题提出实验设计和结果验证上，从而加速整个科学发现的循环。

• 实时监控
• 可视化分析

模型安全

模型加密存储，保护知识产权

• 模型加密
• 访问控制

技术与解决方案优势

全栈式技术能力

• 领域适配的模型
• 卓越的性能与精度

成本与效率价值

• 极致的效率提升
• 规避冗余成本

快速上手

• 预装主流AI框架
• 丰富的模型模板

AI专家支持

专业的AI技术团队支持

最佳实践

基于行业最佳实践

灵活定价

多种定价方案可选