O AIPOCH Open-Science é uma bancada de pesquisa em IA para cientistas e pesquisadores, desenvolvida pela AIPOCH com uma abordagem de código aberto, local-primeiro e independente de modelo. Ele permite pesquisa reproduzível e inspecionável com agentes de IA científicos, execução de Python e R, conectores de dados científicos e suporte multiplataforma para macOS, Windows e Linux. Crie um projeto, descreva seu objetivo de pesquisa em linguagem natural e deixe os agentes lerem arquivos, pesquisarem na web, executarem código, consultarem fontes de dados científicas e produzirem relatórios, tabelas e figuras com proveniência rastreável — tudo em um único espaço de trabalho.
O AIPOCH Open-Science suporta pesquisa computacional e intensiva em dados em diversas disciplinas, incluindo aprendizado de máquina, estatística, ciências da vida, química, ciência dos materiais, física e ciência ambiental. Ele suporta o processo de pesquisa, desde a revisão da literatura e desenvolvimento de hipóteses até a execução de código, análise de dados, simulação, visualização e a produção de resultados de pesquisa rastreáveis.
Sessões de pesquisa concluídas também podem ser exportadas como pacotes portáteis .science para revisão, transferência e arquivamento, com ramos de conversa selecionados, versões de arquivos, registros do Notebook e evidências de verificação.
💡 AIPOCH Open-Science v0.34.0 lançado (última atualização em setembro de 2026). O AIPOCH Open-Science v0.34.0 traz instaladores nativos para Linux ARM64, adiciona o conector Pathway Commons juntamente com fontes expandidas do cBioPortal, openFDA, MGnify e Bgee para expressão entre espécies, e ganha conjuntos de dados de periódicos com atributos de referência na biblioteca de literatura. O aplicativo também adiciona as opções de modelo MiniMax M3.1 Flash Preview e Claude Sonnet 5.5. Consulte as notas de versão mais recentes para obter detalhes completos.
Índice
- Início Rápido
- Tour do Produto
- Pacotes de Pesquisa
.sciencedo AIPOCH Open-Science - Desempenho em Benchmarks
- Capacidades Principais
- Provedores de Modelo
- Dados, Permissões e Confiança
- Desenvolvimento e Empacotamento
- Perguntas Frequentes
- Participe
- Licença
- Histórico de Estrelas
🚀 Início Rápido
1. Baixe o aplicativo
Acesse a página oficial de download e escolha o instalador para o seu computador:
| Seu computador | Escolha |
|---|---|
| macOS 12+ — Apple Silicon (M1 ou superior) | O DMG para macOS Apple Silicon / ARM64 |
| macOS 12+ — Intel | O DMG para macOS Intel / x64 |
| Windows x64 | O instalador Windows x64 (assinado digitalmente) |
| Linux x64 | O AppImage Linux x64 ou pacote Debian |
Baixe da página oficial de download; consulte verificação de download se necessário.
No macOS, você também pode instalar via Homebrew:
brew install --cask open-science
Reinstalações no Windows preservam os dados de pesquisa. Para uma limpeza completa, consulte a ferramenta de redefinição de dados, que exclui permanentemente os dados locais após confirmação.
2. Conclua a configuração inicial
Siga o assistente de configuração: Ambiente → Local dos dados → Runtime do agente → Provedor de modelo → Runtime do Notebook.
Conclua as verificações de ambiente e runtime do agente necessárias e teste sua conexão de modelo. A configuração do Notebook Python/R é opcional; as configurações de Notebook e local dos dados podem ser alteradas posteriormente.
3. Inicie um projeto de pesquisa
- Clique em Novo projeto, abra uma sessão e descreva seu objetivo de pesquisa, entradas e saídas esperadas.
- Anexe arquivos, selecione um modelo e modo de aprovação e envie a tarefa. Use
@para referenciar arquivos do projeto ou/para escolher uma habilidade. - Revise a atividade da ferramenta e quaisquer solicitações de aprovação, visualize os resultados e verifique as evidências disponíveis em Proveniência.
As capturas de tela neste README ilustram o fluxo de trabalho. Rótulos, catálogos e outros detalhes da interface podem diferir da versão que você instalar.
Tour do Produto
De uma solicitação de pesquisa a um resultado rastreável
Considere uma tarefa representativa de bioinformática: reproduzir uma análise de expressão diferencial publicada, comparar os resultados regenerados com o artigo e entregar o relatório, tabelas e figuras necessários para revisão. As capturas de tela abaixo são visualizações representativas de fluxos de trabalho documentados do AIPOCH Open-Science; elas ilustram cada etapa em vez de uma única sessão contínua.
1. Defina a tarefa de pesquisa e as evidências
Descreva a questão de pesquisa, o artigo fonte e os conjuntos de dados, os métodos ou limites necessários, as saídas esperadas e os critérios de aceitação. Carregue arquivos de suporte ou referencie um artefato de projeto existente com @, para que o agente comece a partir de entradas explícitas em vez de contexto oculto.
2. Execute com ferramentas científicas inspecionáveis
O agente pode combinar habilidades científicas, conectores de pesquisa autorizados, pesquisas, operações de arquivo e código Python ou R no Notebook compartilhado. As figuras geradas podem ser revisadas ao lado do resumo da pesquisa, enquanto o registro do artefato expõe o código produtor capturado e as evidências de execução para inspeção.
3. Revise relatórios, tabelas e figuras no local
A resposta final resume o que foi reproduzido, o que diferiu e quais limitações são relevantes. Relatórios Markdown gerados, tabelas CSV, imagens e outros artefatos de pesquisa permanecem anexados à sessão e são coletados na biblioteca de arquivos do projeto, onde podem ser visualizados ao lado da conversa e reutilizados em trabalhos posteriores.
4. Rastreie cada artefato até sua evidência
Cada artefato gerado é armazenado como uma versão imutável e com soma de verificação. Sua visualização de Proveniência pode expor o código produtor e o histórico de execução, as entradas referenciadas, o inventário do ambiente observado, o ramo da conversa produtora e as descobertas do Revisor com escopo de versão. Evidências que não puderam ser verificadas são marcadas como indisponíveis, em vez de inferidas.
Pacotes de Pesquisa .science do AIPOCH Open-Science
Exporte uma sessão de pesquisa concluída como um pacote portátil .science para revisão, transferência e arquivamento. Escolha os ramos de conversa, versões de arquivos, registros do Notebook e evidências de verificação a incluir e, em seguida, importe o pacote para outro projeto ou computador.
Exportar → transferir → inspecionar
- Exporte uma sessão concluída e escolha os conteúdos a incluir.
- Mova o arquivo
.sciencepara um colaborador ou outro computador. - Importe-o para um projeto e inspecione o histórico somente leitura, os arquivos incluídos, os registros do Notebook e as evidências de verificação.
Os pacotes importados são somente leitura. Eles não executam código nem restauram credenciais. Continue o trabalho de acompanhamento em uma nova sessão. Reproduzir um resultado ainda requer uma receita completa, as entradas necessárias e um runtime disponível.
Desempenho em Benchmarks
🏆 #1 no BiomniBench-DA Public 50
O AIPOCH Open-Science alcançou a maior pontuação de classificação na comparação compilada do BiomniBench-DA Public 50, obtendo 79.05 com gpt-5.6-sol (xhigh). O resultado combina uma pontuação do juiz Gemini 3.1 Pro de 81.04 e uma pontuação do juiz DeepSeek v4-pro de 77.06 por meio de uma média de pesos iguais, colocando o AIPOCH Open-Science em #1 entre os resultados coletados do Public 50. Explore o conjunto de dados BiomniBench-DA.
Capacidades Principais
O AIPOCH Open-Science combina gerenciamento de projetos, execução de agente multimodelo, notebooks Python e R, conectores de dados científicos, versões imutáveis de artefatos com proveniência e controle de aprovação humano-no-loop em um único espaço de trabalho local. O aplicativo instalado e as notas de versão mais recentes são a fonte da verdade para catálogos em mudança, detalhes de empacotamento e opções recém-adicionadas.
| Área | Capacidade principal |
|---|---|
| Habilidades científicas | Estenda fluxos de trabalho de pesquisa com 23 habilidades integradas e 525 habilidades disponíveis no Mercado de Habilidades, com... |
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