的AI模型對(duì)大量的化學(xué)分子進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)，找出有可能成為新藥的候選分子。這個(gè)過(guò)程中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)都存儲(chǔ)在云服務(wù)器上，通過(guò)智能看云服務(wù)器的桌面進(jìn)行實(shí)時(shí)查看和管理。

在新藥的研發(fā)過(guò)程中不斷地調(diào)整和優(yōu)化分子結(jié)構(gòu)以提高其效果和安全性。這通常進(jìn)行大量的計(jì)算機(jī)模擬和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。這些計(jì)算任務(wù)通過(guò)云服務(wù)器進(jìn)行分布式處理，大大提高了效率。

的系統(tǒng)通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法從歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到的規(guī)律和模式，為新藥的研發(fā)提供更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)和指導(dǎo)。