ChemInsight

面向科研生命周期的垂直化AI平台

加速从假说到发表的创新之路

汇报人

冯国昊，叶飞洋，施江蓝，杨豪佶

当前科研的核心挑战

信息过载 (Information Overload)

文献数量呈指数级增长，难以有效合成知识。

高昂的试错成本 (High Cost of Trial-and-Error)

实验设计依赖经验，迭代周期长，资源消耗大。

研究的“深井”效应 (Research Silos)

知识壁垒导致跨领域创新受阻，逻辑闭环难度高。

从“完成”到“卓越”的鸿沟 (Gap to Excellence)

确保研究的逻辑严谨性与前瞻性是巨大挑战。

AI for Science 的机遇：将科研模式从“经验驱动”转变为“数据与模型驱动”。

ChemInsight 平台架构

一个覆盖科研全生命周期的智能决策伙伴

1. 实验设计与方案合成

Idea to Protocol

→

2. 中期数据解析与修正

Data to Refinement

→

3. 逻辑闭环与补强设计

Logic to Closure

→

4. 前瞻性展望与未来方向

Result to Vision

技术实现：ADK框架与MCP工具集

核心框架：Google ADK框架

提供标准化、高效的通信与协作框架，实现大模型与外部工具的无缝交互。

知识基础：RAGFlow 文献知识库

Agent主动在预建知识库中进行深度语义检索，为用户假说自动关联理论支持。

能力拓展：自定义MCP工具集

  • 文献知识检索工具：精准、高效地从知识库中检索并返回相关知识。
  • 实验数据接口工具：直接连接实验室数据库，自主、实时地访问最新实验数据。
  • 数据分析与可视化工具：将原始数据自动转化为图表，并将统计结果结构化呈现。

架构实现与工作流

[ 用户请求 ]

(提出假说)

→

[ 语义路由 ]

(识别意图)

→

[ 任务执行 ]

(加载Prompt, 调用工具)

→

[ LLM 推理 ]

(综合信息)

→

[ 最终输出 ]

(结构化报告)

案例研究

以上海交通大学樊春海院士的“通过机械拉伸ssDNA加速杂交动力学”项目为例，展示ChemInsight如何在科研全流程中提供价值。

阶段一：实验设计与方案合成

用户输入

核心假说： “通过两个刚性TDF对ssDNA探针进行机械拉伸，能够显著加速其在传感界面的杂交动力学。”

ChemInsight 输出

基于假说，Agent主动关联知识库，识别出项目根基在于“DNA机械技术”与“多尺度力学生物学”，并最终生成了一份包含核心验证（FRET与AFM）和功能性验证（电化学测量）的完整实验方案。

阶段二：中期数据解析与方案修正

用户输入

用户在实验中期，提交初步的AFM尺寸表征数据和动力学数据。

ChemInsight 输出

1. 数据解读：“AFM数据显示TDF结构尺寸均一（平均13.4nm），表明合成方法稳定。动力学数据显示，ssDNA识别链长度在30nt时性能达到峰值，有力支持了‘适度拉伸’的假说。”

2. 优化建议：“当前数据误差较大，建议将生物学重复数从n=3增加至n=5，以提高统计学效力，确保结论稳健性。”

阶段三：逻辑闭环与补强设计

用户输入

提交一份初步报告，结论为：“ssDNA的机械拉伸促进了杂交动力学。”

ChemInsight 输出

逻辑缺口识别：“当前结论忽略了TDFs本身引入的非机械性因素（如电荷、空间位阻）可能造成的混杂效应。”

关键对照实验设计：“为解耦机械与非机械效应，必须设计一组'单臂'对照实验。若‘双臂拉伸’组的动力学显著优于此‘单臂’对照组，则可形成逻辑闭环。”

阶段四：前瞻性展望与未来方向

用户输入

“基于我已完成的实验，下一步可以探索哪些方向？”

ChemInsight 输出

综合项目成果和前沿文献，Agent生成了三个具有理论支撑的未来研究方向：

  • 将传感器应用于活细胞环境，探测细胞内分子的天然机械张力。
  • 改造TDF使其能响应外部信号，构建可主动调控ssDNA张力的分子马达。
  • 利用该平台精确控制ssDNA张力，系统研究其在pN级力范围内的亚稳态结构。

现场演示 (Live Demo)

点击下方链接观看ChemInsight实际操作视频

ChemInsight

ChemInsight 自身优化方向

构建动态科研知识图谱

知识来源 (Input)

  • 海量专业文献 (RAGFlow 知识库)
  • 高质量的用户交互问答 (Q&A Pairs)

核心价值 (Value)

  • 可视化概念间的深层关系
  • 辅助洞察宏观科学背景
  • 智能启发新的交叉学科方向

Knowledge Graph Visualization

未来展望

深耕科学研究 (AI for Science)

成为智能化的“科研策略师”，通过引入更复杂的科学模型，向“模型与数据双驱动”的更高范式演进。

跨界应用拓展 (Broader Applications)

架构核心（知识库 + 实时数据 + 逻辑审计 + 前瞻规划）具有极高可迁移性：

  • 工业制造 (ToB): 新材料研发、高端制造工艺优化。
  • 企业战略 (ToB): 市场分析、商业假设验证、风险识别。
  • 个性化服务 (ToC/ToB): 精准医疗方案、自适应学习路径。

总结

ChemInsight的真正价值在于其提供了一个解决复杂问题的通用框架。这个框架的核心是结构化的推理、数据驱动的迭代和逻辑的自我审视，这使其有潜力成为下一代专业领域人工智能应用的核心引擎。

代码与资源

欢迎访问我们的 GitHub 仓库以获取更多信息

github.com/fgh23333/ChemInsight

github.com/fgh23333/hackthon_mcp

感谢聆听 & Q&A