open-science
SHA-256Python/R, 데이터 커넥터, 추적 가능한 연구를 지원하는 오픈소스·로컬 우선·모델 무관 AI 연구 워크벤치.
AI, 코드와 데이터를 모두 하나의 로컬 워크벤치에 담아 연구 결과를 추적할 수 있습니다.
주요 기능
- 로컬 우선 아키텍처로 데이터를 클라우드에 올리지 않아 프라이버시가 더 안전합니다.
- 다양한 AI 모델(Claude, Codex, OpenCode 등)과 호환됩니다.
- Python/R 노트북이 내장되어 있으며, 원격 컴퓨팅과 Slurm 스케줄링을 지원합니다.
- 파일, 데이터 소스, 웹 검색과 코드 실행을 한 번의 클릭으로 연결합니다.
- 모든 결과에 명확한 출처 추적 기록이 포함되어 실험을 재현할 수 있습니다.
할 수 없는 것
- •최초 사용 시 최소 하나의 AI 모델 서비스(자체 키 또는 구독)에 연결해야 하며, 그렇지 않으면 에이전트를 실행할 수 없습니다.
- •설치 시 시스템의 "서명되지 않은 개발자" 경고가 표시될 수 있으므로, 반드시 공식 Releases에서 다운로드하세요.
- •대용량 파일과 환경은 기본적으로 사용자 데이터 디렉터리에 저장되므로, 충분한 디스크 공간을 확보해야 합니다.
- •Notebook 실행은 선택 기능이며, Python/R 분석을 수행하지 않는 경우 관련 단계를 건너뛸 수 있습니다.
사용 사례
- 문헌 조사, 데이터 분석, 모델 검증을 수행하는 연구 시나리오
- 다수의 실험 기록을 관리하고 결과의 추적 가능성을 보장해야 하는 팀
AIPOCH Open Science는 과학자와 연구자를 위해 설계된 오픈소스, 로컬 우선(local-first), 모델 무관(model-agnostic) AI 연구 워크벤치입니다. 과학 에이전트를 통한 재현 가능하고 검토 가능한 연구를 지원하며, Python/R 노트북 실행, 과학 데이터 커넥터를 내장하고 macOS, Windows, Linux를 지원합니다. ChatGPT, Jupyter 등 클라우드 기반 또는 일반 노트북 도구와 비교할 때 Open Science의 가장 큰 장점은 '로컬 우선'과 '전 과정 추적 가능성'입니다. 데이터와 실행 기록이 로컬에 남으며, 생성된 모든 결과물이 해당 파일, 코드, 작업 단계로 소급 추적될 수 있습니다. Claude, Codex, OpenCode 등 다양한 모델과 호환되며, 연구 목표를 일상적인 언어로 설명하기만 하면 에이전트가 자동으로 파일을 읽고, 자료를 검색하고, 코드를 작성하고, 보고서와 차트를 생성합니다. 머신러닝, 생명과학, 화학, 물리학 등 데이터 집약적 학문 분야에 매우 적합합니다.
태그
시작하기
소프트웨어 설치
배포판에 맞는 패키지를 설치 (dpkg / rpm / AppImage)
GitHub Releases 페이지로 이동하여 사용 중인 시스템(macOS/Windows/Linux)에 맞는 설치 패키지를 다운로드하고 더블클릭하여 실행하세요.
최초 시작 마법사에 따라 환경 확인, 데이터 디렉터리 설정, AI 런타임 및 모델 구성을 완료하세요.
"새 프로젝트"를 클릭하고 연구 목표를 설명한 후 모델을 선택하면 작업을 시작할 수 있습니다.
- GitHub Releases 페이지로 이동하여 사용 중인 시스템(macOS/Windows/Linux)에 맞는 설치 패키지를 다운로드하고 더블클릭하여 실행하세요.
- 최초 시작 마법사에 따라 환경 확인, 데이터 디렉터리 설정, AI 런타임 및 모델 구성을 완료하세요.
- "새 프로젝트"를 클릭하고 연구 목표를 설명한 후 모델을 선택하면 작업을 시작할 수 있습니다.
SHA-256 체크섬 확인됨
GitHub 공식 Release 페이지에서 추출된 체크섬
SHA256 체크섬
15373bd6069bc2516e8fdb877c8199e4932a2f2684bbfa533f85df6d5f3a7548이 체크섬은 GitHub Release 페이지에서 추출되었습니다. 다운로드 후 파일 무결성을 확인하세요.
이 플랫폼의 모든 SHA-256 체크섬은 프로젝트의 공식 GitHub Release 페이지에서 추출되었으며, 어떠한 변경도 없습니다. GitHub Releases 페이지에서 직접 검증할 수 있습니다.
오픈소스 투명성
GitHub 소스 보기제거 정보
시스템 설정에서 Open Science 앱을 찾아 삭제를 선택합니다(macOS는 휴지통으로 드래그하고, Windows는 '프로그램 추가/제거'를 사용하며, Linux는 패키지 관리자로 제거). 또한 데이터가 저장된 프로젝트 폴더를 수동으로 삭제할 수 있습니다(기본적으로 사용자 디렉터리의 OpenScience 폴더에 위치).
추가 의존성 없음
다운로드 후 바로 사용 가능. 추가 런타임이 필요하지 않습니다.
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5 FAQs
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