本项目研发一套AI驱动科研平台MOITAI（基于金属有机框架、人工智能优化界面系统）。依托金属有机框架（MOFs）纳米多孔可调材料体系，精准调控质子、离子、电子、分子等能量载体跨界面传输行为。
项目由南洋理工大学和京都大学合作，获日本三菱集团产业支持。
项目二 人工智能驱动基因组研究加速：从数据到科学发现
本项目研发多组学基础大模型 MultiOmicsFM，统一整合解读 DNA 序列、RNA 序列、基因表达图谱。
该项目背靠新加坡十万人群基因组计划（SG100K），由新加坡国立大学和新加坡科技研究局主导。
项目四 材料数据铸造工厂：加速面向未来应用的复杂材料合成研发
项目搭建材料数据铸造工厂（MDF） 专用科研平台，整合高通量自动化实验设备、原位实时表征技术、前沿人工智能算法，构建全球覆盖最全面的真实材料合成实验数据库，填补现有 AI 模型数据短板。
基于该数据库训练的人工智能不仅可预测材料理化性能，更能精准输出可落地的合成工艺，打通理论设计与工业化制备鸿沟。
项目五 面向mRNA 疫苗设计与递送的生成式人工智能模型
本项目搭建协同式AI智能体系统，全流程自动化、优化 mRNA 疫苗研发，包含mRNA 编码区、稳定调控结构序列设计；以及用于包裹递送的脂质纳米颗粒（LNP）配方优化。
项目新加坡科技研究局牵头，目标将最优 mRNA 疫苗候选株研发周期从数月压缩至数小时。
项目七 突破万亿级仿真设计瓶颈：面向表面科学与催化发现的新一代高效人工智能框架
本项目研发表面科学基础大模型，基于超 200 万条原子表面行为计算与实验数据训练，精准预判高性能催化候选材料，实现逆向设计，从目标反应性能倒推最优材料结构。
目标将高性能催化剂筛选周期、研发成本至少降低 80%，由新加坡科技研究局、伦敦帝国理工新加坡全球研究院牵头。
项目八 血细胞计数！面向全血细胞检测的人工智能系统
全血细胞计数（FBC）是全球临床最常用检测项目，可检测血红蛋白、红白血细胞、血小板指标，筛查贫血、感染等各类疾病。
本项目研发血液基础大模型，基于百万级全血细胞样本训练，融合数值检测数据与血细胞显微图像，挖掘各类疾病关联特征。
模型无疾病偏向训练，可适配多样化临床场景，首期聚焦脑卒中、肺癌辅助诊断，模型将开源向全球科研、医疗机构开放，针对罕见病诊疗价值突出。
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