BIO & CHEM
结构预测 / 生成
生命科学与分子设计
结合等变图神经网络与扩散生成模型，开展蛋白质三维结构预测、靶点-配体亲和力评估及从头药物分子生成。
AI FOR SCIENCE · FOUNDATION MODELS · AUTONOMOUS LABS
当人工智能成为
科学发现的第五范式
1QUN.AI 专注于人工智能在基础科学与工程研究中的深度应用——将科学大模型、物理约束神经网络（PINNs）与自主科研智能体融入假说提出、仿真求解与实验验证全流程。
01 实验归纳
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02 理论推演
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03 计算仿真
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04 数据密集
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05 AI 驱动科学发现
01 // RESEARCH FRONTIERS
核心科研应用场景
跨越微观分子尺度与宏观物理场，用可解释、可验证的 AI 方法加速科学突破。
MATERIALS
高通量筛选
新材料与催化体系发现
利用机器学习力场（MLFF）替代昂贵的从头算分子动力学，在百万级候选晶体空间中快速筛选高活性催化剂与电池材料。
PHYSICS & PDE
物理先验融合
物理信息神经网络与数值代理
将偏微分方程（PDE）、守恒律与边界条件直接嵌入损失函数，实现流体力学、气象预报与等离子体模拟的千倍级加速。
SCIENTIFIC AGENTS
闭环自动化
自主科研智能体与文献推理
构建具备检索增强、符号计算与代码执行能力的科研 Agent，自动完成跨学科文献综述、实验脚本编写与异常结果归因。
02 // METHODOLOGY
从黑盒拟合到物理可信 AI
科研场景不能容忍“幻觉”。我们强调物理一致性、不确定性量化与可复现验证。
P1
对称性与守恒律约束
在模型架构中显式编码平移、旋转等变性与能量/动量守恒，大幅降低对标注样本量的依赖。
P2
不确定性量化（UQ）
不仅输出预测值，还给出置信区间与分布外（OOD）预警，辅助主动学习挑选下一批高价值实验。
P3
多模态科学数据对齐
打通分子图、光谱信号、电镜图像与自然语言文献，实现跨模态的科学概念检索与假说生成。
03 // INTERACTIVE PIPELINE
典型 AI4Science 推理与仿真范式
点击切换不同学科的科研代码范式。
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