分子对接与虚拟筛选
预测结合姿势与关键相互作用，在候选之间快速分出优劣。
科学与 AI 能力用计算解释机制，用模型扩展候选空间
科学计算用于分析结构、作用机制和能量变化；AI 用于处理序列、结构、分子与实验数据，并提出可进一步比较的候选。研究判断建立在计算结果、已有数据和实验验证之上。
解析分子相互作用与动态机制
通过分子对接、分子动力学与增强采样、量子化学、密度泛函理论（DFT）及机器学习势（MLIP），分析微观结构、运动过程与宏观性质之间的联系，用于比较候选的结合模式与相对趋势，并检验关于作用机制的研究假设。
分子动力学、增强采样与自由能计算
追踪构象变化、分子迁移、溶剂效应与界面行为；以增强采样和自由能计算刻画关键状态与相对能量。
量子化学、DFT 与 MLIP
解析反应路径、能垒与电子结构；结合机器学习势，支持更大体系与更长时间尺度的模拟探索。
学习分子规律，探索结构与功能
基于蛋白序列、结构、分子和实验数据，构建候选生成、性质预测与多目标比较流程。输出包括待验证的结构假设、序列改造方向和候选分子集合。
实验约束辅助结构预测
把交联、界面、距离等实验线索纳入复合物建模，让结构假设有实验依据。
蛋白功能预测与序列设计
评估序列变化对功能、稳定性与可开发性的影响。
多目标分子设计
把活性、选择性、稳定性、可合成性放在同一框架下权衡，呈现每个候选的优势与取舍。
让物理评价与实验反馈参与设计
AI 提出的候选需要经由物理与实验检验。星使将科学计算评分、研究约束和实验反馈纳入迭代过程，让下一轮设计建立在持续更新的证据之上。
物理评价参与优化
以分子对接、量子化学、分子动力学等计算评价引导候选优化方向。
多种目标共同驱动
在活性、选择性、稳定性与可合成性之间，找到值得送实验验证的平衡方案。
实验反馈持续迭代
将实验活性、稳定性、表征或工艺测试结果与计算评价对照，用于修正候选排序、更新模型参数，并确定下一轮优先验证的变量。
AI 与工程能力将研究方法组织为可执行、可检查的任务流程
复杂研发任务涉及资料、模型、专业软件、计算资源及实验数据等多个环节。通过统一的任务流程，串联方法选择、计算执行与结果分析，让研发过程可追溯、结果有依据、方法可复用。
科学智能体与任务编排
从问题定义、资料整理、体系准备，到计算执行、结果检查与报告汇总，科学智能体协助拆解每一步并匹配工具与方法；在关键假设、参数范围与结论判断处，保留人工确认。
理解问题与拆解任务
梳理资料分析、体系准备、计算、评价、报告等工作，并识别关键约束。
匹配工具与组织执行
根据任务目标组织输入、参数与执行顺序，连接不同专业方法。
保留专家判断
在需要确认研究假设、方法边界和结论的环节，保留研究人员的决策权。
专业工具与计算引擎
分子模拟、量子化学、生物信息、结构预测、数据分析与科学可视化工具，在不同的计算环境中被稳定组织和调度，连成不间断的研究流程。
统一任务体系
贯通输入准备、计算执行、结果检查、数据分析与报告输出。
过程可检查
查看工具、模型、参数和执行状态，识别需要调整、重算或补充的环节。
异构算力适配
面向 CPU、GPU、NPU、DCU 等计算环境组织科学工具与任务运行。
知识、工作流与研发资产
将成熟方法、参数规范、检查逻辑、失败案例、实验数据与计算结果关联保存：新项目直接复用已有流程，任何结论都能回溯到对应的输入、模型、参数与验证过程。
沉淀专家知识与工作流
把成熟方法、参数规范与检查逻辑保存为可调用的流程。
关联数据与研究依据
连接文献、实验、计算、模型版本和报告，使结论能够回溯到来源与过程。
支持后续复盘与复用
回看每个候选的来龙去脉与关键判断，把经验带进下一个项目。
围绕真实研发任务，组织方法、数据与过程
围绕真实研发任务，整合科学计算、AI模型、专业工具、实验反馈与研究数据。每一次任务都留下方法、过程与结果依据，可直接进入下一轮验证、复盘与复用。