ScienceOneリサーチAIプラットフォーム：研究者のための実践ガイド、24時間365日の学術サポートを提供

最近、世界は人工的な知的カンファレンスでのZhongke Wenge Panshi氏 ScienceOne チームは一度に2つの切り札を明かした。

• 科学的文脈における科学の深い理解、予測、および創出を専門とする。マルチモーダル統一推論モデル — S1-Omni；

• S1-Omniをベースとし、科学研究のライフサイクル全体を網羅する知的デジタルサービスプラットフォーム — ScienceOne。

研究者は毎日、膨大な数の新しい論文を読まなければならず、一つの実験方向で何度も試行錯誤を繰り返さなければならず、頻繁に異なるツールを切り替えなければならず、そしてようやく結果が得られた後も、論文の執筆、引用文献の追加、書式の変更などに多くの時間を費やす。

中国科学院自動化学研究所は、Rock 2.0（S1-Omni）の技術的ブレークスルーを主導した。中科ウェンゲそして主攻撃大型モデルトレーニングを実施し、これらの能力をScienceOneの研究で実践する。知的プラットフォーム内で、 AI 大型モデルこれは研究ワークフローに真に統合され、すべての研究者が24時間365日いつでも利用できる専任の学術アシスタントを利用できるようになります。

存在する最新のテストにおいて、S1-Omniは非常に優れた性能を発揮しました。すべての評価において、95.5%のタスクが[前回の成績]を上回りました。 GPT-5.5、83.3％の勝利 Gemini-3.1-Pro。

医薬品開発における18の非常に困難なADMET（先進医薬品開発評価）評価に焦点を当て、S1-Omniの性能は、プロ仕様の製品にかなり近い。 SOTA モデル、これらの指標のうち6つは、従来の専用最先端（SOTA）モデルをも凌駕し、それぞれ最高の結果を達成した。。

▲ S1-Omniと GPT‑5.5、Gemini-3.1- ProとプロフェッショナルSOTA間のADMETスコアの比較。太字の青色のテキストは最高の個人スコアを示し、下線付きのテキストは2番目に良いスコアを示します。

これはつまり、将来的には、個々の研究プロジェクトのために、そうした煩雑な専門システムを個別に訓練・配備する必要がなくなる可能性があるということだ。大型モデル大丈夫。

中国科学院の承認を受けたWAIS1-Omniは、業界初の製品であり、総合的に優れた性能を誇るなど、印象的な機能を備えています。しかし、実際の研究現場ではどのような性能を発揮するのでしょうか？

今日は、S1-Omniが研究者の業務遂行にどのように役立つかを一緒に体験してみましょう。

私たちはScienceOneプラットフォームを開設しました。これはS1-Omniを基盤としており、分かりやすく説明すると… AI これは、情報の閲覧、研究テーマの選択、論文の検索、実験の実施、結果の発表、図の追加、レビューの実施などに役立ちます。

あるトピックに関する詳細な調査

私たちは興味のあるトピックに入ります。

プロンプトワード本レビューでは、過去3年間におけるアルツハイマー病の早期診断のためのバイオマーカー研究分野における米国の代表的な成果4つをまとめる。これには、新たな血液バイオマーカーと画像バイオマーカーが含まれる。

手作業で調査を行う場合、血液バイオマーカー、医用画像、および...を理解し区別するために、論文や公式発表を検索する必要があります。 AI 予測分析やその他の技術的手法を用いる場合は、研究期間、研究機関、サンプル、主要指標などを一つずつ検証し、数十ものウェブページを開いてじっくりと調査していく必要がある。

ScienceOneには2000以上のスキルが組み込まれています。 MCP プラグインと約300種類のプロフェッショナルデータベース対話の中で行うことができます知的彼らは研究課題を完了するために、最も適切なスキルとツールを自主的に活用することができる。

ScienceOneはまず、私たちのニーズに基づいて検索キーワードを検討し、洗練させます。最初の選考段階では、広範囲にわたる調査が行われる。速い方向を突き止める。手がかりを見つけたら、2回目の捜索を行い、重要な情報を補完する。

このプロセスは、私たちの研究と非常によく似ています。まず、方向性を見つけるために広範囲にわたる調査を行い、次にその手がかりをたどってさらに調査を進めます。

ScienceOneの回答を見てみましょう。

各研究成果には、研究機関、技術指導、主要データ、研究の意義が記載されています。最後に、参考文献とともに要約表が作成されます。

科学研究における最大の恐怖大型モデルブラックボックス的な操作とは異なり、ScienceOneは標準化されたプロセス、構造化された結果、明確な引用元を使用することで、多くの手間を省きます。

ScienceOneのウェブサイトによると、このプラットフォームには、5,000を超える科学ツールと294の専門的なデータセットが集約されている。データ処理、モデルトレーニング、特徴分析といった研究段階を網羅しています。様々なタスクに直面した際、モデルは対話を通じて適切なツールを選択できるため、私たちがツールを一つずつ検索して操作する必要がなくなります。

AI 画像

論文執筆において、説明を補足する高品質な図版が必要となる場合がよくあります。ScienceOneは、自然言語処理を用いて科学的な図版を生成できます。

プロンプトワード光触媒による電荷分離と移動の速度論モデルを構築し、励起子生成、界面移動、再結合損失プロセスを解析し、中国語の画像が生成された。

ScienceOneは、複雑な光触媒反応プロセスを、バンド構造、速度論モデル、プロセス解析、さらには図解まで含めて、たった一文で分かりやすく解説している。

AI レビュー

論文を書き終えた後、最も悩ましいのは、それをどう最適化するかを考えることだ。革新的な点は十分に際立っているだろうか？実験計画に明らかな欠陥はないだろうか？参考文献は古すぎるだろうか？論文を何十回も見返しても、問題点を見つけるのは難しい。

ScienceOneのイノベーション評価は、提出前の審査に役立ちます。

現在サポートされているタスクは2種類あります。1つはプロジェクト開始前および論文提案前のテーマ選定の評価、もう1つは論文提出前の品質チェックです。

多目的ネットワーク最適化分野の未発表論文を添付資料とともにアップロードし、以下の規定を厳守するよう要請しました。 IEEE Peer Review Process Guidelines（IEEE査読プロセスガイドライン）包括的な評価が実施されます。

ファイルがアップロードされると、ScienceOneはまず論文と審査基準を読み、次にタスクの種類を決定します。自動対応するイノベーション評価スキルが活用され、構造化されたレビュープロセスが構築された。

ScienceOneは、鋭い洞察力を持つ実際の査読者のように、論文を7つの側面から一つ一つ検証します。独創性、技術的な正確性、研究の関連性、実験的検証、論文の構成、参考文献、および出版基準。。

最終的に、この試験問題は4点満点中3.6点の評価を受け、合格が推奨された。

さらに役立つのは、次に示す各側面に関する詳細な評価と改善提案です。

例えば、ScienceOneはこの論文が独創性、技術的な正確性、実験的検証において4点を獲得したものの、表現、参考文献、出版基準においてはわずか3点しか獲得していないと指摘した。ScienceOneは問題点を具体的に挙げ、英語の専門用語の一部が正確さに欠け、引用形式を標準化する必要があり、理論的証明にはより詳細な数式を追加し、実験セクションをより的を絞ったものにする必要があると指摘した。 Baseline 対比。

ScienceOneは、レビュー結果をHTML形式とMarkdown形式の両方で生成するため、さらなる修正、共有、またはアーカイブが容易になります。

ScienceOneはなぜ、進歩と革新についてこれほど詳細な評価を行うことができるのでしょうか？

公式サイトによると、ScienceOneは、世界40カ国以上から収集された3200万件の研究プロジェクトに関する公開情報、年間70万件の業界研究開発報告書、そして2億7000万件の論文と特許を集約しています。この膨大な量のデータは、以下の情報を提供します...大型モデルこれは、研究成果の進歩と再現性を評価するための強力な参考資料となる。

確かに、AI 「受理済み」という評価を与えたからといって、IEEEが実際にその評価を受け取るとは限りません。

これは、投稿前の医学的検査の第一段階と考えることができ、明らかな問題点を事前に特定し、回避するのに役立ちます。しかし、革新性、実験の信頼性、出版決定といった真の問題については、指導教官、専門家、査読者の監督が依然として必要です。

世界の科学研究の最新ニュースを追跡

積極的な交流に加えて、ScienceOneは科学研究のヘッドラインセクションこのサイトは、数学、化学、生命科学など幅広い分野を網羅し、世界の科学研究ニュースや最先端の論文を集めています。

私たちは、自分の研究関心に基づいて特定のトピックを購読することができます。AI パーソナライズは、ご契約プランに基づいて行われます。推薦する。

以前は、最先端の情報を追跡する際には、一定期間後にキーワードを再度検索するのが一般的な方法だった。

この週刊レポート配信と購読メカニズムにより、最先端の情報を入手する方法は、従来の受動的なキーワード検索から、より効率的なものへと進化しました。積極的な科学研究の洞察これにより、文献調査にかかる労力を大幅に削減できます。

研究 AI それは統計的適合から論理的推論へと移行しつつある。 大型モデルそれは、予測値を提供するだけの冷たく非人間的なブラックボックスから、物理学における論理と常識のレベルで専門の研究者とコミュニケーションできる科学アシスタントへと変貌を遂げた。

ScienceOneは、科学研究に対して極めて軽量なアプローチを採用している。 AI パス実際の研究開発プロセスでは、これまで全く異なる複数の専用モデルを導入、微調整、保守する必要がありました。異なるモダリティ間でのデータフロー変換は非常に煩雑で、ソフトウェアとハードウェアの全体的な保守コストは極めて高額でした。

S1-Omniは統一科学を提供します大型モデルこのベースシステムは、様々な垂直領域にわたるデコーダーに接続し、駆動します。これにより、環境構築の複雑さが軽減され、学際的な研究の実施が容易になります。

この統一された表現方法と論理を最優先としたアーキテクチャ設計こそが、科学の未来となるだろう。大型モデル研究開発のためのモデル。

私たちは、科学研究は極めてミスが許されない分野であり、不注意が許されないことを深く認識しています。S1-Omniがより高い安定性を実現し、実際の学術研究においてさらに前進するためには、やはり…オープンソースコミュニティによる質の高いデータの継続的な追加と、研究者による実世界のシナリオでのその機能の繰り返し検証。

興味のある研究者はすぐに試用できます！ScienceOneは現在利用可能です。無料1ヶ月間の無料トライアルを申し込んで、招待コードを引き換えましょう：DH26GYZ1688（数量限定、先着順）