Link: https://protein-ai.academiccloud.de/

Kurzbeschreibung: AI-Service für Plattform für schnelle, genaue und zuverlässige automatische Strukturvorhersagen für verschiedene Proteine. Einfacher Chat-Interface oder auch Plattform für das Hosting eigener KI-Modelle.

Lizenzierung: Momentan noch kostenlose Nutzung von OpenAI-Modellen. Modelle basierend auf ChatGPT (OpenAI), werden über Microsoft lizenziert und sind nur für Niedersächsische Institutionen zugänglich. Die Laufzeit der OpenAI-Modelle ist nicht gesichert. ProteinAI ist projektfinanziert über KISSKI und vorerst von Finanzierungsmodell ausgenommen.

Host (Instanz): GWDG

Anmeldung: SSO der GWDG bzw. Academic-ID

Datenschutz: Spezielle Datenschutzerklärung der GWDG zu AI Diensten.

Bei jeder Anfrage werden zu Abrechnungszwecken folgende Daten der Nutzenden von der GWDG gelogged und für ein Jahr gespeichert: Datum der Anfrage, NutzerID, Länge der Anfrage und Antwort.

Für von der GWDG gehostete KI-Modelle werden die Anfragen auf den Servern der GWDG verarbeitet jedoch nicht gespeichert. Sobald die Anfrage bearbeitet wurde, sind die Inhalte nur noch lokal über Ihren Browser zugänglich.

Bei Nutzung der OpenAI-Modelle werden die Anfragen an Microsoft weitergeleitet und dort für 30 Tage gespeichert, um Missbrauch vorzubeugen. Die Inhalte werden ungefiltert an Microsoft weitergegeben. Obwohl die GWDG und auch Microsoft sich zur Einhaltung der DSGVO verpflichtet haben, wird dazu geraten keine Anfragen, die personenbezogene oder andere sensible Daten enthalten, zu stellen.

„Bei den OpenAI-Modellen werden allein die Anfragen ungefiltert weitergegeben. Persönliche Informationen, die in den Anfragen selbst enthalten sind, werden damit an den externen Dienstleister übermittelt.“

Dokumentation:

GWDG Dokumentation: https://docs.hpc.gwdg.de/services/protein-ai/index.html

Empfohlener Einsatz: Einfache Anfragen, bei denen keine Forschungsdaten übermittelt werden.  Strukturvorhersagen von Proteinen und Unterstützung im Forschungsalltag.

Fähigkeiten

Gepostet am

Januar 30, 2026