Saml multimodale data, AI og beregningsmodellering på tværs af videnskabelig opdagelse og udvikling for at muliggøre hurtigere og smartere beslutninger og fremskynde time-to-market.
Innovationstempoet accelererer hurtigere, end de fleste organisationer kan reagere - men hastighed uden præcision er spild. Presset stiger med stigende produktkompleksitet, eksploderende datamængder og voksende markedskontrol. Trinvis rettelser til isolerede værktøjer og manuelle prøve-og-fejl-arbejdsgange holder ikke trit. Den reelle risiko er ikke konkurrenter - det er en videnskabelig driftsmodel, der bremser fremskridt og begrænser virkningen af AI.
De organisationer, der vinder, vil være dem, der kombinerer dyb videnskabelig forståelse med infrastrukturen for at handle på den hurtigere, mere konsekvent og i stor skala. Det betyder, at der etableres et forbundet, intelligent videnskabeligt driftsmiljø med fuld sporbarhed fra design til beslutning - hvor hvert eksperiment bliver genanvendelig viden, og AI og simulering arbejder sammen for at bringe banebrydende innovationer hurtigere på markedet.
Udgifterne til forskning og udvikling stiger, men afkastet holder ikke trit. De globale farmaceutiske F&U-udgifter voksede med 80% mellem 2016 og 2024, men infrastrukturen til at omdanne disse investeringer til hurtigere beslutninger har ikke fulgt med.
57% af forskerne nævner datasiloer som den største barriere for at bruge laboratoriedata effektivt - hvilket efterlader kritisk indsigt fanget og AI ude af stand til at levere pålidelige resultater.
Kun 22% af ledere inden for biovidenskab har med succes skaleret AI, og kun 9% rapporterer betydelige afkast - hvilket understreger det presserende behov for et struktureret videnskabeligt datafundament.
Hvordan kan du omdanne afbrudte videnskabelige data til genanvendelig, AI-klar viden, der fremskynder beslutninger og driver fremskridt i pipelinen?
For at fremskynde innovation skal organisationer skifte fra isolerede systemer til et tilsluttet, intelligent videnskabeligt driftsmiljø - et miljø, der muliggør AI-drevet, simuleringsdrevet, multimodal opdagelse med fuld sporbarhed fra design til beslutning.
Et sammenhængende videnskabeligt opdagelses- og udviklingsmiljø strukturerer videnskabelig viden ved kilden, hvilket gør det muligt for AI og simulering at operere på genanvendelige data af høj kvalitet, der forstærkes i værdi over tid.
Strukturér eksperimentel viden ved kilden på tværs af biologi, kemi og analyse. Fjern manuelle overdragelser, fremme samarbejdet, og gør data AI-klar — og sørg for, at hvert eksperiment bliver et genanvendeligt videnskabeligt aktiv.
Udnyt en digital tvilling i tidlig udvikling. Simulere molekylære interaktioner og forudsige formuleringsadfærd for at reducere eksperimentel byrde, udvide designrum og derisk kandidatudvælgelse for stærkere første-i-menneskelige resultater.
Anvend AI på kontekstrige eksperimentelle data til overflademønstre hurtigere, forklar resultater og vejled næstbedste eksperimenter. Forbind virksomhedsdata gennem vidensgrafer, så teams handler på omfattende indsigt - ikke fragmenter.
Forene eksperimentelle, beregningsmæssige og analytiske arbejdsgange i et tilsluttet, sporbart driftsmiljø. Giv tværfaglige teams delte visninger i realtid af multimodale data og analyser for sikre beslutninger om at gå og ikke gå.
Byg bro mellem videnskabelig indsigt og kommerciel produktion med et tilsluttet, intelligent driftsmiljø.
Forene videnskabelig kontekst på tværs af F&U-livscyklussen. Forbind eksperimentelle data, dokumenter og resultater inden for en enkelt multimodal ramme, der bevarer relationer på tværs af enheder, prøver, analyser og instrumenter.
Gå fra rå data til videnskabelig betydning. Anvend AI på eksperimentelle data, resultater og understøttende kontekst til overflademønstre, forklar resultater og generer fortolkbar indsigt - fremskynd forståelsen.
Aktivér komplet laboratorieorkestrering, der koordinerer instrumenter, arbejdsgange, databevægelser og beslutninger i realtid — og sikrer, at eksperimenter udføres konsekvent, og videnskabelige arbejdsgange skaleres pålideligt.
Saml eksperimentelle data, analyser og videnskabelig kontekst i intuitive overblik, så forskere og ledere kan træffe sikre beslutninger om go/no-go og prioritering på tværs af opdagelse og udvikling.
Gør det muligt for forskere visuelt at opbygge og tilpasse arbejdsgange på tværs af modaliteter med automatisering med lav kode, der forbinder instrumenter, registrering, analyse og AI.
Aktivér FAIR-datapraksis ved at indsamle standardiserede metadata, rig kontekst og komplet slægt på tværs af systemer — omdanne eksperimentelle data til pålidelige aktiver, der kan bruges til maskinhandling, der kan genbruges til analyse og kunstig intelligens.