- Håndtere enorme mengder data som ville være upraktisk eller umulig for mennesker å administrere manuelt.

- Automatiser repeterende databehandlingsoppgaver med høy nøyaktighet og hastighet

- Statistisk analyse, kurvetilpasning, regresjonsmodeller, klyngeanalyse

Simuleringer og modellering:

- Simulere komplekse systemer som er vanskelige eller umulige å studere gjennom eksperimenter

- Test "hva hvis"-scenarier uten dyre eller farlige eksperimenter i den virkelige verden

- Utforsk parametereffekter, optimaliser systemer, lag spådommer basert på modeller

Visualisering:

- Vis vitenskapelige data grafisk, noe som gjør mønstre og sammenhenger lettere å observere

- Generer grafer, diagrammer, overflateplott, 3D-gjengivelser

Instrumentkontroll og datainnsamling:

- Grensesnitt med vitenskapelige instrumenter for automatiserte eksperimenter og sanntids datainnsamling

- Kontroller enheter som mikroskoper, teleskoper, spektrometre for presisjonsjusteringer

- Fang opp signaler, temperaturavlesninger, bilder, bølgeformer etc. gjennom digitale grensesnitt

Beregningsvitenskap og teoretisk utforskning:

- Utføre komplekse numeriske simuleringer

- Kvantemekaniske beregninger i fysikk og kjemi

- Biomolekylære struktursimuleringer i biologi

Tverrfaglig forskning:

- Tilrettelegge for samarbeid mellom ulike vitenskapelige disipliner ved å dele ressurser og analysere ulike datatyper.

- Gjøre det mulig for forskere å integrere verktøy og konsepter fra ulike felt for avansert analyse

Forskningseffektivitet og innovasjon:

- Automatiser laboratorie- eller forskningsoppgaver. frigjør forskere for tenkning og beslutningstaking på høyere nivå

- Forbedre reproduserbarheten av eksperimenter med bedre journalføring og sporbarhet

Samlet sett utvider datamaskiner kapasiteten til vitenskapelig forskning betydelig, noe som muliggjør nye oppdagelser og dypere forståelse på tvers av alle akademiske domener.