要打造适配多学科的计算环境。部署和优化各类科研专用软件，例如为化学化工领域的量子化学计算适配 ORCA 等软件，针对材料学科的分子动力学计算集成 lammps、gromacs等软件。同时，引入容器化技术，如 Docker，将不同软件及其依赖环境进行封装，实现跨平台的快速部署和迁移，避免软件冲突，提高科研效率。此外，鉴于人工智能技术与各学科的深度融合趋势，搭建深度学习框架平台，如 TensorFlow、PyTorch，为生命科学中的生物信息学分析、材料学的材料性能预测等提供算法支持，通过机器学习挖掘海量数据中的潜在规律。
