آزمایشگاه تخصصی تحلیل داده ناب؛ شریک استراتژیک اساتید، نخبگان و پژوهشگران در تبدیل «دادههای خام» به «یافتههای جریانساز»
انتخاب روش حل مناسب
پیادهسازی و تحلیل دقیق
خروجی قابل استفاده برای مقاله و ...
پیادهسازی مدلها با رعایت دقیقترین استانداردهای متدولوژیک جهت پذیرش در معتبرترین مجلات علمی (Nature, IEEE, SSRN, etc)
دسترسی به توان پردازشی 3.5 PetaFLOPS؛ جایی که سیستمهای شخصی و سرورهای معمولی دانشگاهی از حرکت باز میمانند
پایبندی مطلق به پروتکلهای محرمانگی (NDA) و حفظ مالکیت معنوی دادههای پژوهشگر
بهینهسازی کدها در زبانهای Julia (برای سرعت محاسباتی) و Python
پشتیبانی از دقتهای محاسباتی متنوع از FP4 (برای استنتاج سریع ) تا FP32
تسلط کامل بر Cuda Toolkit و AMD RoCm جهت بهرهگیری حداکثری از توان GPU
اجرای پروژهها بر بستر Spark و Hadoop برای مجموعهدادههای ترابایتی
import torch
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
A = torch.randn(4096, 4096, device=device, dtype=torch.float32)
B = torch.randn(4096, 4096, device=device, dtype=torch.float32)
C = A @ B
print(f"Computed on: {device}, shape: {C.shape}")
آزمایشگاه ناب آماده همکاری با اعضای هیئت علمی جهت تامین بخش فنی و محاسباتی پروژههای مصوب دانشگاهی و صنعتی است. ما زیرساخت لازم برای تست فرضیات پیچیده در مقیاس بزرگ را فراهم میکنیم.
مشاوره در انتخاب روش تحقیق و طراحی آزمایش
پاکسازی و استانداردسازی دادههای ناقص یا نویزی
پیادهسازی الگوریتمهای SOTA (State-of-the-Art)
تبدیل نتایج پیچیده به نمودارهای علمی و جداول استاندارد APA
همراهی در پاسخ به کامنتهای داوران در بخش مربوطه
برای پروژههایی که به پردازش زیاد، مدلهای پیچیده یا دادههای حجیم نیاز دارند، زیرساخت آزمایشگاه بهگونهای طراحی شده که اجرای محاسبات با کیفیت بالا و تأخیر کم انجام شود.
پشتیبانی از FP4 تا FP32
اجرای مدلهای سنگین یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
مناسب برای کلانداده و دادههای پرتعداد
سازگار با محیطهای محاسباتی پژوهشی و آزمایشگاهی
1
2
3
4
5
برای دانشجویان:
از ایده تا خروجی پژوهشی
برای اساتید و پژوهشگران:
پشتیبانی در پروژههای تخصصی و بینرشتهای
| اگر رشته شما این است… | ما با این ابزارها به شما کمک میکنیم… | نتیجه نهایی پروژه شما… |
|---|---|---|
| پزشکی و داروسازی | یادگیری عمیق، تحلیل بقا، Biopython | تشخیص خودکار بیماری یا کشف دارو |
| علوم انسانی و هنر | NLP، تحلیل تم، MaxQDA، تحلیل شبکه | استخراج الگو از متون و مصاحبهها |
| فنی و مهندسی | MATLAB، شبیهسازی دینامیکی، GNNs | بهینهسازی سیستم و طراحی کنترلر هوشمند |
| اقتصاد و مدیریت | اقتصادسنجی، سری زمانی، XGBoost | پیشبینی دقیق بازار و تحلیل ریسک |
| علوم پایه (فیزیک/شیمی) | Julia، محاسبات سریع (HPC)، فیزیک هوش مصنوعی | شبیهسازی پدیدههای پیچیده طبیعی |