Унифицирайте мултимодалните данни, AI и изчислителното моделиране в научните открития и разработки, за да дадете възможност за по-бързи и по-интелигентни решения и да ускорите времето за пускане на пазара.
Темпът на иновации се ускорява по-бързо, отколкото повечето организации могат да реагират, но скоростта без прецизност е загуба. Натискът нараства с нарастващата сложност на продуктите, експлодиращите обеми данни и нарастващия контрол на пазара. Постепенните корекции на изолирани инструменти и ръчни работни потоци с изпитвания и грешки няма да вървят в крак. Реалният риск не са конкурентите — това е научен оперативен модел, който забавя напредъка и ограничава въздействието на ИИ.
Организациите, които печелят, ще бъдат тези, които съчетават дълбоко научно разбиране с инфраструктурата, за да действат по нея по-бързо, по-последователно и в мащаб. Това означава създаване на свързана, интелигентна научна работна среда с пълна проследимост от проектирането до решението - където всеки експеримент се превръща в познание за многократна употреба, а изкуственият интелект и симулацията работят заедно, за да внесат новаторски иновации на пазара по-бързо.
Разходите за научноизследователска и развойна дейност нарастват, но възвръщаемостта не е в крак. Глобалните разходи за научноизследователска и развойна дейност в областта на фармацевтиката са нараснали с 80% между 2016 и 2024 г., но инфраструктурата за превръщане на тези инвестиции в по-бързи решения не се е запазила.
57% от учените посочват силозите за данни като най-голямата бариера за ефективно използване на лабораторните данни - оставяйки критичните прозрения в капан и изкуственият интелект не може да даде надеждни резултати.
Само 22% от лидерите в науките за живота успешно са мащабирали изкуствения интелект, а само 9% отчитат значителна възвръщаемост - подчертавайки спешната необходимост от структурирана научна основа за данни.
Как можете да превърнете изключените научни данни в многократна употреба, готови за изкуствен интелект знания, които ускоряват решенията и стимулират напредъка на тръбопровода?
За да ускорят иновациите, организациите трябва да преминат от изолирани системи към свързана, интелигентна научна оперативна среда — такава, която позволява мултимодално откритие, управлявано от изкуствен интелект, управлявано от симулация, с пълна проследимост от проектиране до решение.
Свързана среда за научни открития и развитие структурира научните знания в източника, позволявайки на изкуствения интелект и симулацията да работят върху висококачествени данни за многократна употреба, които съединяват стойността си във времето.
Структурирайте експерименталните знания в източника в биологията, химията и анализите. Елиминирайте ръчното предаване, напреднете в сътрудничеството и направете данните готови за изкуствен интелект — гарантирайки, че всеки експеримент се превръща в научен актив за многократна употреба
Възползвайте се от дигитален близнак в ранното развитие. Симулирайте молекулярни взаимодействия и прогнозирайте поведението на формулирането, за да намалите експерименталната тежест, да разширите пространството за проектиране и да избегнете избора на кандидати за по-силни резултати от
Приложете AI към богати на контекст експериментални данни към повърхностни модели по-рано, обяснете резултатите и ръководете следващите най-добри експерименти. Свържете корпоративните данни чрез графики на знанията, така че екипите да действат въз основа на цялостна информация, а не фрагменти.
Унифицирайте експериментални, изчислителни и аналитични работни потоци в свързана, проследима работна среда. Дайте на междудисциплинарните екипи споделени изгледи в реално време на мултимодални данни и анализи за уверени решения „от/без да тръгнете“.
Преодолейте пропастта между научното прозрение и търговското производство със свързана, интелигентна работна среда.
Обединяване на научния контекст през целия жизнен цикъл на научноизследователската и развойна дейност. Свържете експериментални данни, документи и резултати в единна мултимодална рамка, която запазва взаимоотношенията между образувания, проби, анализи и инструменти.
Преминете от сурови данни към научно значение. Приложете AI към експериментални данни, резултати и поддържащ контекст към повърхностни модели, обяснявайте резултатите и генерирайте интерпретируеми прозрения - ускорявайки разбирането.
Активирайте цялостна лабораторна оркестрация, която координира инструментите, работните потоци, движението на данните и решенията в реално време - като гарантирате, че експериментите се изпълняват последователно и научните работни потоци се мащабират надеждно.
Обединете експериментални данни, анализи и научен контекст в интуитивни, с един поглед гледни точки — позволявайки на учените и лидерите да вземат уверени решения за отстъпване и отхвърляне и приоритизиране във връзка с откриването и развитието.
Позволете на учените визуално да изграждат и адаптират работните потоци в различни модалности с автоматизация с нисък код, която свързва инструменти, регистрация, анализи и AI.
Активирайте практиките за FAIR данни чрез улавяне на стандартизирани метаданни, богат контекст и пълна линия в различните системи — трансформирайте експерименталните данни в надеждни, машинно приложими активи, които могат да бъдат използвани повторно за анализ и изкуствен интелект.