A multimodális adatok, a mesterséges intelligencia és a számítási modellezés egyesítése a tudományos felfedezések és fejlesztések között, hogy gyorsabb, intelligensebb döntéseket tegyen lehetővé, és felgyorsítsa a piacra jutás
Az innováció üteme gyorsabban gyorsul, mint amennyit a legtöbb szervezet képes reagálni — de a pontosság nélküli sebesség pazarlás. A nyomás növekszik a termékek összetettségének növekedésével, a robbanó adatmennyiséggel és a növekvő piaci ellenőrzéssel. Az elkülönített eszközök, valamint a kézi, próbaverziós munkafolyamatok fokozatos javításai nem tartják a lépést. A valódi kockázat nem a versenytársak - ez egy tudományos működési modell, amely lelassítja a fejlődést és korlátozza az AI hatását.
A nyerő szervezetek azok lesznek, amelyek ötvözik a mély tudományos megértést az infrastruktúrával, hogy gyorsabban, következetesebben és szélesebb körben cselekedjenek rajta. Ez egy összekapcsolt, intelligens tudományos működési környezet kialakítását jelenti, amely teljes körű nyomon követhetőséggel rendelkezik a tervezéstől a döntésig — ahol minden kísérlet újrafelhasználható tudássá válik, és az AI és a szimuláció együttműködik, hogy úttörő innovációkat gyorsabban hozzanak piacra.
A K+F kiadások növekednek, de a megtérülések nem tartanak lépést. A globális gyógyszeripari K+F kiadások 80% -kal nőttek 2016 és 2024 között, mégis az infrastruktúra, amely ezt a beruházást gyorsabb döntésekké alakítja, nem tartott lépést.
A tudósok 57% -a az adatsilókat említi a laboratóriumi adatok hatékony felhasználásának legnagyobb akadályaként, így a kritikus betekintés csapdába esik, és az AI nem képes megbízható eredményeket elérni.
Az élettudományi vezetők mindössze 22% -a sikeresen méretezett mesterséges intelligenciát, és mindössze 9% -a számol be jelentős hozamról, ami rávilágít arra, hogy sürgős szükség van egy strukturált tudományos adatalapra.
Hogyan lehet a leválasztott tudományos adatokat újrafelhasználható, AI-kész tudássá alakítani, amely felgyorsítja a döntéseket és elősegíti a folyamatok előrehaladását?
Az innováció felgyorsítása érdekében a szervezeteknek át kell térniük az elszigetelt rendszerekről egy összekapcsolt, intelligens tudományos működési környezetre, amely lehetővé teszi az AI-alapú, szimulációvezérelt, multimodális felfedezést, teljes nyomon követhetőséggel a tervezéstől a döntésig.
Egy összekapcsolt tudományos felfedezési és fejlesztési környezet strukturálja a tudományos ismereteket a forrásnál, lehetővé téve az AI és a szimuláció számára, hogy kiváló minőségű, újrafelhasználható adatokon működjenek, amelyek idővel értéket képviselnek.
Strukturálja a kísérleti ismereteket a forrásnál a biológia, a kémia és az analitika területén. Távolítsa el a kézi átadásokat, előmozdítsa az együttműködést, és tegye készen az adatok mesterséges intelligenciáját — biztosítva, hogy minden kísérlet újrafelhasználható tudományos eszköz
Használja ki a digitális ikertest a korai fejlődésben. Szimulálja a molekuláris kölcsönhatásokat és jósolja meg a formulációs viselkedést a kísérleti terhek csökkentése, a tervezési tér kibővítése és a jelöltek kiválasztásának megszüntetése érdekében az erősebb emberi eredmények elérése érdekében.
Gyorsabban alkalmazza az AI-t a kontextusban gazdag kísérleti adatokra a felületi mintákra, magyarázza el az eredményeket és irányítsa a következő legjobb kísérleteket. Csatlakoztassa a vállalati adatokat tudásgrafikonokon keresztül, így a csapatok átfogó betekintéssel járnak el, nem pedig
Egységesítse a kísérleti, számítási és analitikai munkafolyamatokat egy összekapcsolt, nyomon követhető működési környezetben. Adjon megosztott, valós idejű nézeteket a multimodális adatokról és elemzésekkel kapcsolatos szakembereknek a magabiztos döntéshozatalhoz.
Hídold át a szakadékot a tudományos betekintés és a kereskedelmi termelés között egy összekapcsolt, intelligens működési környezet segítségével.
A tudományos kontextus egyesítése a K+F életciklusban. Csatlakoztassa a kísérleti adatokat, dokumentumokat és eredményeket egyetlen multimodális kereten belül, amely megőrzi az entitások, minták, vizsgálatok és eszközök közötti kapcsolatokat.
Menjen a nyers adatokról a tudományos jelentésre. Alkalmazzon mesterséges intelligenciát kísérleti adatokhoz, eredményekhez és támogató kontextusokhoz a felületi mintákhoz, magyarázza el az eredményeket és érthető betekintést generál - gyor
Engedélyezze a teljes körű laboratóriumi rendezést, amely valós időben koordinálja a műszereket, munkafolyamatokat, adatmozgást és döntéseket — biztosítva a kísérletek következetes végrehajtását és a tudományos munkafolyamatok megbízhatóan lépkedését.
A kísérleti adatokat, az elemzéseket és a tudományos kontextusokat intuitív, áttekinthető nézetekbe hozza össze, lehetővé téve a tudósok és a vezetők számára, hogy magabiztos döntéseket hozzanak a felfedezés és a fejlesztés terén.
A műszereket, a regisztrációt, az elemzést és a mesterséges intelligenciát összekapcsoló alacsony kódú automatizálás révén lehetővé teszi a tudósok számára, hogy vizuálisan építsék ki és adaptáljanak munkaf
Engedélyezze a FAIR adatkezelési gyakorlatokat a szabványosított metaadatok, a gazdag környezet és a rendszerek közötti teljes vonalak rögzítésével — a kísérleti adatokat megbízható, gépi használatra alkalmas eszközökké alakítja át, amelyek újrafelhasználhatók elemzéshez és mesterséges intelligenciához.