Vereinheitlichen Sie multimodale Daten, KI und Computermodellierung in der wissenschaftlichen Forschung und Entwicklung, um schnellere und intelligentere Entscheidungen zu ermöglichen und die Markteinführungszeit zu verkürzen.
Das Innovationstempo beschleunigt sich schneller, als die meisten Organisationen darauf reagieren können — aber Geschwindigkeit ohne Präzision ist Verschwendung. Der Druck steigt mit steigender Produktkomplexität, explodierenden Datenmengen und zunehmender Marktbeobachtung. Inkrementelle Korrekturen an isolierten Tools und manuellen Test-and-Error-Workflows werden nicht Schritt halten. Das wahre Risiko sind nicht die Konkurrenten — es ist ein wissenschaftliches Betriebsmodell, das den Fortschritt verlangsamt und die Auswirkungen der KI begrenzt.
Die Organisationen, die gewinnen, werden diejenigen sein, die tiefes wissenschaftliches Verständnis mit der Infrastruktur verbinden, um schneller, konsistenter und in großem Umfang darauf reagieren zu können. Das bedeutet die Einrichtung einer vernetzten, intelligenten wissenschaftlichen Betriebsumgebung mit vollständiger Rückverfolgbarkeit vom Entwurf bis zur Entscheidung — wo jedes Experiment zu wiederverwendbarem Wissen wird und KI und Simulation zusammenarbeiten, um bahnbrechende Innovationen schneller auf den Markt zu bringen.
Die Ausgaben für Forschung und Entwicklung steigen — aber die Renditen halten nicht Schritt. Die weltweiten Ausgaben für Forschung und Entwicklung in der Pharmaindustrie stiegen zwischen 2016 und 2024 um 80%, doch die Infrastruktur, um diese Investitionen in schnellere Entscheidungen umzusetzen, hat nicht Schritt gehalten.
57% der Wissenschaftler nennen Datensilos als das größte Hindernis für die effektive Nutzung von Labordaten. Dadurch bleiben wichtige Erkenntnisse gefangen und die KI kann keine zuverlässigen Ergebnisse liefern.
Nur 22% der Führungskräfte in den Biowissenschaften haben KI erfolgreich skaliert, und nur 9% berichten von signifikanten Renditen — was die dringende Notwendigkeit einer strukturierten wissenschaftlichen Datenbasis unterstreicht.
Wie können Sie unzusammenhängende wissenschaftliche Daten in wiederverwendbares, KI-fähiges Wissen umwandeln, das Entscheidungen beschleunigt und den Fortschritt der Pipeline vorantreibt?
Um Innovationen zu beschleunigen, müssen Unternehmen von isolierten Systemen auf eine vernetzte, intelligente wissenschaftliche Betriebsumgebung umsteigen — eine, die KI-gestützte, simulationsgestützte, multimodale Entdeckungen mit vollständiger Rückverfolgbarkeit vom Entwurf bis zur Entscheidung ermöglicht.
Eine vernetzte wissenschaftliche Entdeckungs- und Entwicklungsumgebung strukturiert wissenschaftliche Erkenntnisse an der Quelle, sodass KI und Simulation mit hochwertigen, wiederverwendbaren Daten arbeiten können, deren Wert im Laufe der Zeit steigt.
Strukturieren Sie experimentelles Wissen an der Quelle in Biologie, Chemie und Analytik. Beseitigen Sie manuelle Übergaben, fördern Sie die Zusammenarbeit und machen Sie Daten KI-fähig — so stellen Sie sicher, dass jedes Experiment zu einer wiederverwendbaren wissenschaftlichen Ressource wird.
Nutzen Sie einen digitalen Zwilling in der frühen Entwicklung. Simulieren Sie molekulare Interaktionen und sagen Sie das Rezepturverhalten voraus, um den Versuchsaufwand zu reduzieren, den Gestaltungsraum zu erweitern und das Risiko der Kandidatenauswahl zu verringern, um bessere Ergebnisse beim Menschen zu erzielen.
Wenden Sie KI auf kontextreiche experimentelle Daten an, um Muster früher zu erkennen, die Ergebnisse zu erklären und die zweitbesten Experimente zu leiten. Verbinden Sie Unternehmensdaten mithilfe von Wissensdiagrammen, sodass Teams auf der Grundlage umfassender Erkenntnisse handeln können — nicht anhand von Fragmenten.
Vereinheitlichen Sie experimentelle, rechnerische und analytische Arbeitsabläufe in einer vernetzten, rückverfolgbaren Betriebsumgebung. Bieten Sie interdisziplinären Teams gemeinsame Echtzeitansichten multimodaler Daten und Analysen, um sichere Entscheidungen zu treffen oder nicht.
Überbrücken Sie die Lücke zwischen wissenschaftlichen Erkenntnissen und kommerzieller Produktion mit einer vernetzten, intelligenten Betriebsumgebung.
Vereinheitlichen Sie den wissenschaftlichen Kontext im gesamten Forschungs- und Entwicklungszyklus. Verbinden Sie experimentelle Daten, Dokumente und Ergebnisse in einem einzigen multimodalen Rahmen, der die Beziehungen zwischen Entitäten, Proben, Tests und Instrumenten bewahrt.
Gehen Sie von Rohdaten zur wissenschaftlichen Bedeutung über. Wenden Sie KI auf experimentelle Daten, Ergebnisse und unterstützenden Kontext für Oberflächenmuster an, erklären Sie Ergebnisse und generieren Sie interpretierbare Erkenntnisse — das beschleunigt das Verständnis.
Ermöglichen Sie eine durchgängige Labororchestrierung, die Instrumente, Arbeitsabläufe, Datenbewegungen und Entscheidungen in Echtzeit koordiniert und so sicherstellt, dass Experimente konsistent durchgeführt werden und wissenschaftliche Arbeitsabläufe zuverlässig skaliert werden.
Führen Sie experimentelle Daten, Analysen und wissenschaftlichen Kontext in intuitiven, übersichtlichen Ansichten zusammen — so können Wissenschaftler und Führungskräfte in der Lage sein, selbstbewusste Go-/No-Go- und Priorisierungsentscheidungen in allen Bereichen der Forschung und Entwicklung zu treffen.
Ermöglichen Sie Wissenschaftlern die visuelle Erstellung und Anpassung von Workflows über Modalitäten hinweg mit Low-Code-Automatisierung, die Instrumente, Registrierung, Analytik und KI miteinander verbindet.
Ermöglichen Sie FAIRE Datenpraktiken, indem Sie standardisierte Metadaten, reichhaltigen Kontext und eine vollständige systemübergreifende Abstammung erfassen — so verwandeln Sie experimentelle Daten in vertrauenswürdige, maschinenverwertbare Ressourcen, die für Analysen und KI wiederverwendet werden können.