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AIPOCH Open-Science est un environnement de travail de recherche IA pour les scientifiques et les chercheurs, développé par AIPOCH avec une approche open-source, locale et indépendante du modèle. Il permet une recherche reproductible et inspectable avec des agents IA scientifiques, l'exécution de Python et R, des connecteurs de données scientifiques, et une prise en charge multiplateforme pour macOS, Windows et Linux. Créez un projet, décrivez votre objectif de recherche en langage naturel, et laissez les agents lire des fichiers, effectuer des recherches sur le web, exécuter du code, interroger des sources de données scientifiques, et produire des rapports, des tableaux et des figures avec une provenance traçable — le tout dans un seul espace de travail.

AIPOCH Open-Science prend en charge la recherche computationnelle et intensive en données dans toutes les disciplines, y compris l'apprentissage automatique, les statistiques, les sciences de la vie, la chimie, la science des matériaux, la physique et les sciences de l'environnement. Il soutient le processus de recherche, de la revue de la littérature et du développement d'hypothèses à l'exécution de code, l'analyse de données, la simulation, la visualisation et la production de résultats de recherche traçables.

Les sessions de recherche terminées peuvent également être exportées sous forme de packages .science portables pour la révision, la transmission et l'archivage, avec des branches de conversation sélectionnées, des versions de fichiers, des enregistrements de Notebook et des preuves de vérification.

💡 AIPOCH Open-Science v0.34.0 publiée (dernière mise à jour septembre 2026). AIPOCH Open-Science v0.34.0 apporte des installateurs natifs Linux ARM64, ajoute le connecteur Pathway Commons ainsi que des sources étendues cBioPortal, openFDA, MGnify et Bgee d'expression interspécifique, et gagne des ensembles de données de revues avec des attributs de référence dans la bibliographie. L'application ajoute également les options de modèle MiniMax M3.1 Flash Preview et Claude Sonnet 5.5. Consultez les dernières notes de version pour tous les détails.

Table des matières

• Démarrage rapide
• Visite guidée du produit
• Packages de recherche AIPOCH Open-Science .science
• Performance de référence
• Fonctionnalités principales
• Fournisseurs de modèles
• Données, autorisations et confiance
• Développement et empaquetage
• Foire aux questions
• Participer
• Licence
• Historique des étoiles

🚀 Démarrage rapide

1. Télécharger l'application

Ouvrez la page de téléchargement officielle et choisissez l'installateur pour votre ordinateur :

Votre ordinateur	Choisissez
macOS 12+ — Apple Silicon (M1 ou plus récent)	Le DMG macOS pour Apple Silicon / ARM64
macOS 12+ — Intel	Le DMG macOS pour Intel / x64
Windows x64	L'installateur Windows x64 (signé numériquement)
Linux x64	L'AppImage Linux x64 ou le paquet Debian

Téléchargez depuis la page de téléchargement officielle ; consultez la vérification du téléchargement si nécessaire.

Sur macOS, vous pouvez également installer avec Homebrew :

brew install --cask open-science

Les réinstallations Windows conservent les données de recherche. Pour un nettoyage complet, consultez l'outil de réinitialisation des données, qui supprime définitivement les données locales après confirmation.

2. Effectuer la configuration initiale

Suivez l'assistant de configuration : Environnement → Emplacement des données → Exécution de l'agent → Fournisseur de modèle → Exécution du Notebook.

Effectuez les vérifications requises de l'environnement et de l'exécution de l'agent, puis testez votre connexion au modèle. La configuration du Notebook Python/R est facultative ; les paramètres du Notebook et de l'emplacement des données peuvent être modifiés ultérieurement.

3. Démarrer un projet de recherche

1. Cliquez sur Nouveau projet, ouvrez une session et décrivez votre objectif de recherche, vos entrées et les résultats attendus.
2. Joignez des fichiers, sélectionnez un modèle et un mode d'approbation, puis envoyez la tâche. Utilisez @ pour référencer les fichiers du projet ou / pour choisir une compétence.
3. Examinez l'activité des outils et les éventuelles demandes d'approbation, prévisualisez les résultats et vérifiez les preuves disponibles dans Provenance.

Les captures d'écran de ce README illustrent le workflow. Les libellés, catalogues et autres détails de l'interface peuvent différer de la version que vous installez.

Visite guidée du produit

D'une demande de recherche à un résultat traçable

Considérez une tâche bioinformatique représentative : reproduire une analyse d'expression différentielle publiée, comparer les résultats régénérés avec l'article, et fournir le rapport, les tableaux et les figures nécessaires à la révision. Les captures d'écran ci-dessous sont des vues représentatives de workflows documentés d'AIPOCH Open-Science ; elles illustrent chaque étape plutôt qu'une session continue.

1. Définir la tâche de recherche et les preuves

Décrivez la question de recherche, l'article source et les ensembles de données, les méthodes ou seuils requis, les résultats attendus et les critères d'acceptation. Téléchargez des fichiers de support ou référencez un artefact de projet existant avec @, afin que l'agent parte d'entrées explicites plutôt que d'un contexte caché.

2. Exécuter avec des outils scientifiques inspectables

L'agent peut combiner des compétences scientifiques, des connecteurs de recherche autorisés, des recherches, des opérations sur les fichiers et du code Python ou R dans le Notebook partagé. Les figures générées peuvent être examinées à côté du résumé de la recherche, tandis que l'enregistrement des artefacts expose le code producteur capturé et les preuves d'exécution pour inspection.

3. Examiner les rapports, les tableaux et les figures sur place

La réponse finale résume ce qui a été reproduit, ce qui différait et les limitations importantes. Les rapports Markdown générés, les tableaux CSV, les images et autres artefacts de recherche restent attachés à la session et sont collectés dans la bibliothèque de fichiers du projet, où ils peuvent être prévisualisés à côté de la conversation et réutilisés dans des travaux ultérieurs.

4. Retracer chaque artefact jusqu'à sa preuve

Chaque artefact généré est stocké sous forme d'une version immuable et vérifiée par somme de contrôle. Sa vue Provenance peut exposer le code producteur et l'historique d'exécution, les entrées référencées, l'inventaire de l'environnement observé, la branche de conversation productrice et les résultats de l'évaluateur spécifiques à la version. Les preuves qui n'ont pas pu être vérifiées sont marquées comme indisponibles plutôt qu'inférées.

Packages de recherche AIPOCH Open-Science .science

Exportez une session de recherche terminée sous forme de package .science portable pour la révision, la transmission et l'archivage. Choisissez les branches de conversation, les versions de fichiers, les enregistrements de Notebook et les preuves de vérification à inclure, puis importez le package dans un autre projet ou ordinateur.

Exporter → transférer → inspecter

1. Exportez une session terminée et choisissez le contenu à inclure.
2. Déplacez le fichier .science vers un collaborateur ou un autre ordinateur.
3. Importez-le dans un projet et inspectez l'historique en lecture seule, les fichiers inclus, les enregistrements de Notebook et les preuves de vérification.

Les packages importés sont en lecture seule. Ils n'exécutent pas de code et ne restaurent pas les identifiants. Continuez le travail de suivi dans une nouvelle session. Rejouer un résultat nécessite toujours une recette complète, les entrées requises et un environnement d'exécution disponible.

Performance de référence

🏆 #1 sur BiomniBench-DA Public 50

AIPOCH Open-Science a obtenu le meilleur score de classement dans la comparaison compilée BiomniBench-DA Public 50, atteignant 79.05 avec gpt-5.6-sol (xhigh). Ce résultat combine un score de juge Gemini 3.1 Pro de 81.04 et un score de juge DeepSeek v4-pro de 77.06 via une moyenne pondérée égale, plaçant AIPOCH Open-Science #1 parmi les résultats Public 50 collectés. Explorez l'ensemble de données BiomniBench-DA.

Fonctionnalités principales

AIPOCH Open-Science combine la gestion de projet, l'exécution d'agents multi-modèles, les notebooks Python et R, les connecteurs de données scientifiques, les versions immuables d'artefacts avec provenance et le contrôle humain dans la boucle avec autorisations, le tout dans un espace de travail local. L'application installée et les dernières notes de version sont la source de vérité pour les catalogues changeants, les détails d'empaquetage et les options nouvellement ajoutées.

Domaine	Fonctionnalité principale
Compétences scientifiques	Étendez les workflows de recherche avec 23 compétences intégrées et 525 compétences disponibles sur le Marché aux compétences, avec