
AMinerAI es una plataforma de investigación académica impulsada por IA desarrollada por la Universidad de Tsinghua, enfocada en mejorar la eficiencia científica mediante tecnologías de inteligencia artificial, y que ofrece servicios de búsqueda de literatura, análisis de académicos y descubrimiento de tendencias.
Sus funciones principales incluyen búsqueda inteligente y análisis de tendencias basados en una gran cantidad de papers, construcción de perfiles de académicos y redes de relaciones, evaluación cuantitativa del impacto académico y recomendaciones personalizadas de literatura.
La plataforma ofrece funciones básicas, y también incluye funciones personalizadas que requieren inicio de sesión y servicios de suscripción; para conocer las tarifas exactas, se recomienda consultar el sitio web oficial para obtener la información más reciente.
La plataforma analiza más de 230 millones de artículos académicos; el contenido se rige por la licencia CC BY-SA 4.0 y se presta atención al uso legal y conforme a derechos de autor.
Principalmente sirve a investigadores, académicos, personal docente y estudiantes universitarios, institutos de I+D y profesionales que requieren análisis de inteligencia académica o evaluación de talento.
La plataforma utiliza indicadores bibliométricos como recuentos de citas y el índice h, combinados con trayectorias de publicación y redes de colaboración, para construir perfiles de académicos y análisis de influencia.

Consensus es un motor de búsqueda con IA enfocado en la investigación académica. Al buscar y analizar más de 250 millones de artículos revisados por pares, ayuda a los investigadores a obtener respuestas basadas en evidencia rápidamente, resumir el consenso científico y facilitar el proceso de revisión de la literatura.

Investigador AI (Researcher.Life) es una plataforma impulsada por IA todo-en-uno para investigadores a nivel global, que integra descubrimiento de literatura, escritura académica, emparejamiento de revistas y generación de gráficos, abarcando todo el flujo de trabajo para incrementar la eficiencia de la investigación y la tasa de publicación.