是的，DeepResearch 可以有效地用于科学研究，以收集用于检验假设的数据和参考文献。该工具简化了收集和组织相关学术论文、数据集和实验结果的过程，这些对于验证或改进假设至关重要。通过自动化文献综述和数据聚合过程的部分环节，它减少了研究人员手动搜索数据库所花费的时间，使他们能够专注于分析和实验。例如，一位研究气候变化对海洋生态系统影响的研究人员可以使用 DeepResearch 快速识别经过同行评审的研究，提取关键指标（如温度趋势或物种分布数据），并将它们编译成结构化格式以进行进一步分析。
DeepResearch 还通过支持跨多个来源的数据交叉引用来支持假设检验。它可以分析现有研究中的模式或差异，帮助研究人员识别差距或验证假设。例如，如果一个假设涉及特定基因突变与疾病进展之间的关系，该工具可以聚合基因数据集、临床试验结果和已发表的发现，以突出显示相关性或矛盾之处。开发人员可以利用其 API 集成自定义脚本以进行统计分析或可视化，从而根据其项目的需求定制工作流程。这种灵活性使其对于与需要综合生物学、化学或环境科学等领域数据的复杂数据集进行合作的跨学科团队特别有用。
另一个关键优势是它能够在研究中保持可重复性和透明度。DeepResearch 可以记录来源、跟踪数据转换并记录搜索参数，确保可以独立验证发现。例如，构建机器学习模型以预测蛋白质结构的开发人员可以使用该工具系统地编目训练数据源、预处理步骤和参考研究。此文档对于同行评审和协作项目至关重要。此外，与 Jupyter Notebooks 或 RStudio 等平台的集成允许研究人员将数据直接嵌入到他们的分析工作流程中，从而减少手动数据输入造成的错误。通过将自动化与严格的记录保存相结合，DeepResearch 解决了科学研究中的效率和可靠性问题。