Перший сервіс — обчислювальний workflow-сервіс. Він має допомагати користувачеві пройти шлях від постановки задачі до отримання результату. Наприклад: підготувати структуру, запустити DFT-розрахунок, зберегти параметри, отримати вихідні файли, виконати аналіз, підготувати dataset.
Другий сервіс — FAIR-публікація даних. Він потрібен для того, щоб результати не залишалися в локальних папках. Користувач отримує допомогу з підготовкою структури dataset, README, метаданих, ліцензії, DOI, опису методів і зв’язку з публікацією.
Третій сервіс — відтворюваність дослідження. Він забезпечує збереження вхідних файлів, версій програм, параметрів, scripts/notebooks, середовища виконання і послідовності дій. Це особливо важливо для DFT, MD і MLIP, де невелика зміна параметрів може суттєво вплинути на результат.
Четвертий сервіс — підготовка use cases. Лабораторія може отримати допомогу в оформленні свого прикладу як демонстратора: короткий опис задачі, workflow, дані, результат, публікація, можливість масштабування, потенційний європейський партнер.
П’ятий сервіс — навчання і консультації. Це короткі практичні формати: “як підготувати dataset”, “як оформити README”, “як отримати DOI”, “як запустити Jupyter workflow”, “як підготувати DMP”, “як описати MLIP dataset”.
