AIDO是一个多尺度基础模型系统，用于预测、模拟和编程生物学的各个层面，帮助科学家理解和操控生命过程。

Union Cloud是一个旨在整合和简化AI、数据与分析的平台，提供生产级AI编排，能够将上市时间减少，并将样板代码和总管道成本降低多达90%。它基于Kubernetes的Flyte™，为机器学习微服务的构建、部署和管理提供了无忧的解决方案。

Byterat 是一个专注于电池研究与工程的全端云平台，利用机器学习预测电池性能，并帮助数字化转型电池实验室。它自动化数据清洗，实时同步实验室数据，缩短从数据到洞察的时间，揭示电池设计与性能之间的隐藏模式，帮助用户提前预测实验结果。同时，Byterat 提供每个电池测试的完整审计记录。

利用GPT-4进行有机化学研究，包括文献查找、实验设计和定制化支持，旨在提升研究效率。

SMPL2AddBiomechanics项目旨在通过生物力学模型实现更为精确的3D数字人类建模，适用于动画、游戏开发以及生物力学研究，提供了一种从皮肤到骨架的全面建模方法。

实验适应性与蛋白质生成模型的直接偏好优化工具，用于蛋白质结构设计的精准预测，可提高蛋白质工程的效率和准确性

MyoSuite是一个集合，包含使用MuJoCo物理引擎仿真的肌肉骨骼模型任务，并与OpenAI gym API兼容，适用于强化学习和机器学习研究。

Atomic AI是一个创新平台，专注于利用机器学习和结构生物学提升RNA药物发现，旨在改善RNA靶向小分子和RNA药物的设计与发现，简化RNA研究与药物开发的复杂过程。

BioRaptor是一个先进的AI驱动平台，旨在改变生物过程数据在生物制药、食品科技和生物技术等行业中的利用方式。它通过集成先进的机器学习算法，帮助组织优化数据分析、增强协作，加快新产品上市时间。