open-science
SHA-256オープンソース、ローカルファースト、モデル非依存の AI 研究ワークベンチ。Python/R、データコネクタ、追跡可能な研究に対応。
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v0.26.0 · 248.9 MB
AI、コード、データをすべて1つのローカルワークベンチに集約し、研究成果を追跡可能に。
主な機能
- ローカルファーストアーキテクチャ、データはクラウドに置かず、プライバシーがより安全
- 複数のAIモデル(Claude、Codex、OpenCodeなど)に対応
- Python/Rノートブックを内蔵、リモートコンピューティングとSlurmスケジューリングをサポート
- ファイル、データソース、ウェブ検索、コード実行をワンクリックで連携
- すべての結果に明確なトレーサビリティ記録が付き、実験の再現が可能
できないこと
- •初回使用時には、少なくとも1つの AI モデルサービス(自身の API キーまたはサブスクリプション)に接続する必要があります。接続しないとエージェントを実行できません
- •インストール時にシステムの「署名されていない開発者」という警告が表示される場合があります。必ず公式 Releases からダウンロードしてください
- •大きなファイルや環境はデフォルトでユーザーデータディレクトリに保存されるため、十分なディスク容量を確保してください
- •ノートブック実行はオプション機能です。Python/R による分析を行わない場合は、関連する手順をスキップできます
使用例
- 文献調査、データ分析、モデル検証を行う研究シーン
- 大量の実験記録を管理し、結果のトレーサビリティを確保する必要があるチーム
AIPOCH Open Science は、オープンソース、ローカルファースト、モデル非依存の AI リサーチワークベンチで、科学者や研究者のために設計されています。科学エージェントによる再現可能でレビュー可能な研究をサポートし、Python/R ノートブックの実行と科学データコネクタを内蔵し、macOS、Windows、Linux に対応しています。ChatGPT や Jupyter などのクラウド型または一般的なノートブックツールと比較して、Open Science の最大の強みは「ローカルファースト」と「完全なトレーサビリティ」です。データと実行記録はすべてローカルマシンに保持され、生成されたすべての結果は対応するファイル、コード、操作ステップまで遡ることができます。Claude、Codex、OpenCode などの複数のモデルと互換性があり、研究目標を平易な言葉で説明するだけで、エージェントが自動的にファイルを読み込み、資料を調べ、コードを書き、レポートやグラフを生成します。機械学習、ライフサイエンス、化学、物理学などのデータ集約型の分野に最適です。
タグ
はじめ方
ソフトウェアをインストール
ディストリビューションに合ったパッケージをインストール(dpkg / rpm / AppImage)
GitHub Releases ページにアクセスし、お使いのシステムに合ったインストールパッケージ(macOS/Windows/Linux)をダウンロードしてダブルクリックで実行します
初回起動ウィザードに従って、環境チェック、データディレクトリの設定、AI ランタイムとモデルの構成を完了します
「新規プロジェクト」をクリックし、研究目標を記述して、モデルを選択すれば作業を開始できます
- GitHub Releases ページにアクセスし、お使いのシステムに合ったインストールパッケージ(macOS/Windows/Linux)をダウンロードしてダブルクリックで実行します
- 初回起動ウィザードに従って、環境チェック、データディレクトリの設定、AI ランタイムとモデルの構成を完了します
- 「新規プロジェクト」をクリックし、研究目標を記述して、モデルを選択すれば作業を開始できます
SHA-256 チェックサム確認済み
GitHub 公式 Release ページから抽出されたチェックサム
SHA256 チェックサム
15373bd6069bc2516e8fdb877c8199e4932a2f2684bbfa533f85df6d5f3a7548このチェックサムは GitHub Release ページから抽出されたものです。ダウンロード後にファイルの整合性を確認してください。
本プラットフォーム上のすべての SHA-256 チェックサムは、プロジェクトの公式 GitHub Release ページから抽出されたもので、一切の改変はありません。GitHub Releases ページで独自に検証できます。
オープンソースの透明性
GitHub ソースを見るアンインストール情報
システム設定で Open Science アプリを見つけて削除を選択します(macOSではゴミ箱にドラッグ、Windowsでは「プログラムの追加と削除」を使用、Linuxではパッケージマネージャーでアンインストール)。また、データが保存されているプロジェクトフォルダ(デフォルトではユーザーディレクトリ内の OpenScience フォルダ)を手動で削除することもできます。
追加の依存関係なし
ダウンロード後すぐに使用可能。追加のランタイムは不要です。
問題が発生?以下のFAQを確認
5 FAQs