APEER bietet angepasste Bildanalyse-Workflows, die darauf ausgelegt sind, Ihre Durchsatzrate und Reproduzierbarkeit zu verbessern. Ihre Plattform ermöglicht es Mikroskopikern, Bildanalyse-Herausforderungen durch durchgängige Automatisierung zu lösen. Durch den Einsatz fortschrittlicher Werkzeuge wie maschinelles Lernen und semantische Segmentierung gewährleistet APEER eine präzise Datenextraktion für verschiedene Forschungsbedürfnisse. Die Plattform ist ideal für Forscher, die zuverlässige, automatisierte Lösungen zur Verarbeitung komplexer Bilddaten suchen und somit Zeit für kritischere Forschungsaktivitäten gewinnen möchten.

Virtual Scientists V2 dient als modulares KI-Agenten-Framework, das auf wissenschaftliche Forschung zugeschnitten ist. Es definiert mehrere virtuelle Wissenschaftler—Chemiker, Physiker, Biologen und Data Scientists—jeder mit domänenspezifischem Wissen und Tool-Integrationen. Diese Agenten nutzen LangChain, um API-Aufrufe zu Quellen wie Semantic Scholar, ArXiv und Web-Suche zu orchestrieren, um automatisierte Literaturbeschaffung, kontextuelle Analyse und Datenextraktion durchzuführen. Benutzer skripten Aufgaben, indem sie Forschungsziele angeben; die Agenten sammeln autonom Paper, fassen Methoden und Ergebnisse zusammen, schlagen experimentelle Protokolle vor, generieren Hypothesen und produzieren strukturierte Berichte. Das Framework unterstützt Plugins für benutzerdefinierte Tools und Workflows und fördert die Erweiterbarkeit. Durch Automatisierung repetitiver Forschungsaufgaben beschleunigt Virtual Scientists V2 die Erkenntnisgewinnung und reduziert manuellen Aufwand in multidisziplinären Projekten.