Unifique los datos multimodales, la IA y el modelado computacional a través del descubrimiento científico y el desarrollo para permitir decisiones más rápidas e inteligentes y acelerar el tiempo de comercialización.
El ritmo de la innovación se acelera más rápido de lo que la mayoría de las organizaciones pueden responder, pero la velocidad sin precisión es un desperdicio. La presión aumenta con la creciente complejidad del producto, la explosión de los volúmenes de datos y el creciente escrutinio del mercado. Las correcciones incrementales a herramientas aisladas y flujos de trabajo manuales de prueba y error no seguirán el ritmo. El riesgo real no son los competidores, es un modelo operativo científico que ralentiza el progreso y limita el impacto de la IA.
Las organizaciones que ganen serán aquellas que combinen un profundo conocimiento científico con la infraestructura para actuar sobre ella más rápido, de manera más consistente y a escala. Eso significa establecer un entorno operativo científico conectado e inteligente con trazabilidad completa desde el diseño hasta la decisión, donde cada experimento se convierta en conocimiento reutilizable, y la IA y la simulación trabajen juntas para llevar innovaciones innovadoras al mercado más rápido.
El gasto en I+D está aumentando, pero los rendimientos no están a la altura. El gasto mundial en I+D farmacéutica creció un 80% entre 2016 y 2024, sin embargo, la infraestructura para convertir esa inversión en decisiones más rápidas no ha seguido el ritmo.
El 57% de los científicos citan los silos de datos como la mayor barrera para usar los datos de laboratorio de manera efectiva, dejando atrapada la información crítica y la IA incapaz de ofrecer resultados confiables.
Solo el 22% de los líderes en ciencias de la vida han escalado con éxito la IA, y solo el 9% informa rendimientos significativos, lo que destaca la necesidad urgente de una base de datos científicos estructurados.
¿Cómo puede convertir los datos científicos desconectados en conocimiento reutilizable y listo para la IA que acelere las decisiones e impulse el progreso de la tubería?
Para acelerar la innovación, las organizaciones deben pasar de sistemas aislados a un entorno operativo científico conectado e inteligente, uno que permita el descubrimiento multimodal impulsado por IA, impulsado por simulación y con trazabilidad completa desde el diseño hasta la decisión.
Un entorno de desarrollo y descubrimiento científico conectado estructura el conocimiento científico en la fuente, lo que permite que la IA y la simulación operen con datos reutilizables de alta calidad que se vuelven a generar valor con el tiempo.
Estructure el conocimiento experimental en la fuente a través de biología, química y análisis. Elimine las entregas manuales, avance la colaboración y prepare los datos para la IA, asegurando que cada experimento se convierta en un activo científico reutilizable.
Aproveche un gemelo digital en el desarrollo temprano. Simule las interacciones moleculares y prediga el comportamiento de la formulación para reducir la carga experimental, ampliar el espacio de diseño y eliminar el riesgo de la selección de candidatos para obtener resultados primero en humanos más sólidos.
Aplique IA a datos experimentales ricos en contexto a patrones de superficie antes, explique los resultados y guíe los siguientes mejores experimentos. Conecte los datos de la empresa a través de gráficos de conocimiento para que los equipos actúen sobre la base de una visión integral, no de fragmentos.
Unifique los flujos de trabajo experimentales, computacionales y analíticos dentro de un entorno operativo conectado y rastreable. Brinde a los equipos interdisciplinarios vistas compartidas y en tiempo real de datos multimodales y análisis para tomar decisiones seguras y no ir.
Ciente la brecha entre el conocimiento científico y la producción comercial con un entorno operativo inteligente y conectado.
Unifique el contexto científico a lo largo del ciclo de vida de I+D. Conecte datos experimentales, documentos y resultados dentro de un único marco multimodal que preserva las relaciones entre entidades, muestras, ensayos e instrumentos.
Vaya de los datos sin procesar al significado científico. Aplique la IA a los datos experimentales, los resultados y el contexto de apoyo a los patrones de superficie, explique los resultados y genere información interpretable, acelerando la comprensión.
Habilite la orquestación de laboratorio de extremo a extremo que coordine instrumentos, flujos de trabajo, movimiento de datos y decisiones en tiempo real, asegurando que los experimentos se ejecuten de manera consistente y que los flujos de trabajo científicos escalen de manera confiable.
Reunir datos experimentales, análisis y contexto científico en vistas intuitivas y de un vistazo, lo que permite a los científicos y líderes tomar decisiones seguras de ir o no ir y priorizar en todo el descubrimiento y el desarrollo.
Permita que los científicos creen y adapten visualmente flujos de trabajo en todas las modalidades con automatización de código bajo que conecta instrumentos, registro, análisis e IA.
Habilite las prácticas de datos FAIR mediante la captura de metadatos estandarizados, contexto enriquecido y linaje completo en todos los sistemas, transformando los datos experimentales en activos confiables y procesables por máquina que se pueden reutilizar para análisis e IA.