AIDD 算法研发与工程化

围绕 AI 驱动药物发现(AI-Driven Drug Discovery),我们提供从算法选型、模型研发到工程化落地的完整能力,帮助团队把前沿方法真正用到自己的项目里,而不是停留在论文复现阶段

我们能做

  • 分子性质预测、ADMET 建模与虚拟筛选
  • 分子生成、先导化合物优化与骨架跃迁
  • 蛋白-配体相互作用与结合亲和力预测
  • 从研究原型到稳定服务的工程化封装

以上仅为部分示例。我们的能力不止于此,欢迎带着你的具体需求与我们聊聊,一起探讨可行的方案

典型交付物

  • 01 训练好的模型与推理脚本
  • 02 虚拟筛选 / 分子生成结果与打分报告
  • 03 方法说明与可复现文档

适用场景

适用于药物研发早期的靶点评估、化合物筛选,以及需要把已有算法沉淀为可复用平台的课题组与药企团队

HOW WE WORK

我们如何协作

无论哪类业务,我们都遵循一套清晰、透明的协作流程

  1. 01

    需求对齐

    沟通课题背景、数据情况与目标,明确边界与预期交付

  2. 02

    方案设计

    给出技术路线、里程碑与时间线,确认方案后启动

  3. 03

    研发与交付

    按里程碑推进,阶段性同步进展与中间结果,保持透明

  4. 04

    验收与部署

    交付成果、联调验收,按需部署到本地 / 内网 / 信创环境

  5. 05

    维护与迭代

    提供后续答疑、维护与迭代支持,让成果持续可用

TECH STACK

从数据到部署的工具链

按研发环节组织的常用技术栈,具体选型会依项目需求调整

01_DATA

数据处理

  • Python
  • NumPy / Pandas
  • RDKit
  • SQL / 数据治理

02_MODEL

建模训练

  • PyTorch
  • PyG / DGL
  • scikit-learn
  • Transformers

03_ENG

工程化

  • FastAPI
  • gRPC
  • Docker
  • Git / CI

04_DEPLOY

部署运维

  • Linux
  • GPU 调度
  • 私有化 / 信创
  • 监控与日志