Unifica i dati multimodali, l'intelligenza artificiale e la modellazione computazionale attraverso la scoperta e lo sviluppo scientifici per consentire decisioni più rapide e intelligenti e accelerare il time-to-market.
Il ritmo dell'innovazione sta accelerando più velocemente di quanto la maggior parte delle organizzazioni possa rispondere, ma la velocità senza precisione è uno spreco. La pressione sta aumentando con l'aumento della complessità dei prodotti, l'esplosione dei volumi di dati e il crescente controllo del mercato. Le correzioni incrementali a strumenti isolati e flussi di lavoro manuali per tentativi ed errori non manterranno il passo. Il vero rischio non sono i concorrenti: è un modello operativo scientifico che rallenta i progressi e limita l'impatto dell'IA.
Le organizzazioni che vinceranno saranno quelle che combinano una profonda comprensione scientifica con l'infrastruttura per agire su di essa più velocemente, in modo più coerente e su larga scala. Ciò significa creare un ambiente operativo scientifico connesso e intelligente con piena tracciabilità dalla progettazione alla decisione, in cui ogni esperimento diventa conoscenza riutilizzabile e l'intelligenza artificiale e la simulazione collaborano per portare innovazioni rivoluzionarie sul mercato più rapidamente.
La spesa in R&S è in aumento, ma i rendimenti non stanno tenendo il passo. La spesa globale per la ricerca e sviluppo farmaceutico è cresciuta dell'80% tra il 2016 e il 2024, eppure l'infrastruttura per trasformare tale investimento in decisioni più rapide non è stata al passo.
Il 57% degli scienziati cita i silos di dati come il principale ostacolo all'uso efficace dei dati di laboratorio, lasciando intrappolate le informazioni critiche e l'intelligenza artificiale incapace di fornire risultati affidabili.
Solo il 22% dei leader delle scienze della vita ha scalato con successo l'intelligenza artificiale e solo il 9% riporta rendimenti significativi, evidenziando l'urgente necessità di una base di dati scientifici strutturati.
Come può trasformare dati scientifici disconnessi in conoscenze riutilizzabili e pronte per l'intelligenza artificiale che acceleri le decisioni e favorisca il progresso della pipeline?
Per accelerare l'innovazione, le organizzazioni devono passare da sistemi isolati a un ambiente operativo scientifico connesso e intelligente, che consenta la scoperta multimodale basata sull'intelligenza artificiale, basata sulla simulazione e con piena tracciabilità dalla progettazione alla decisione.
Un ambiente connesso di scoperta e sviluppo scientifico struttura la conoscenza scientifica alla fonte, consentendo all'intelligenza artificiale e alla simulazione di operare su dati riutilizzabili di alta qualità che aumentano di valore nel tempo.
Strutturare le conoscenze sperimentali alla fonte in biologia, chimica e analisi. Elimina i passaggi manuali, migliora la collaborazione e prepara i dati per l'intelligenza artificiale, assicurando che ogni esperimento diventi una risorsa scientifica riutilizzabile.
Sfrutta un gemello digitale nelle prime fasi di sviluppo. Simula le interazioni molecolari e predice il comportamento della formulazione per ridurre l'onere sperimentale, espandere lo spazio di progettazione ed eliminare i rischi della selezione dei candidati per risultati migliori di primo impatto sull'uomo.
Applica l'intelligenza artificiale a dati sperimentali ricchi di contesto per far emergere più rapidamente i modelli, spiegare i risultati e guidare i prossimi migliori esperimenti. Collega i dati aziendali tramite grafici di conoscenza in modo che i team agiscano sulla base di informazioni complete, non di frammenti.
Unifica i flussi di lavoro sperimentali, computazionali e analitici all'interno di un ambiente operativo connesso e tracciabile. Offri ai team interdisciplinari visualizzazioni condivise e in tempo reale di dati e analisi multimodali per decisioni sicure.
Colma il divario tra conoscenze scientifiche e produzione commerciale con un ambiente operativo connesso e intelligente.
Unificare il contesto scientifico in tutto il ciclo di vita della ricerca e sviluppo. Collega dati sperimentali, documenti e risultati all'interno di un unico framework multimodale che preserva le relazioni tra entità, campioni, test e strumenti.
Passa dai dati grezzi al significato scientifico. Applica l'intelligenza artificiale ai dati sperimentali, ai risultati e al contesto di supporto per far emergere i modelli, spiegare i risultati e generare informazioni interpretabili, accelerando la comprensione.
Consenta un'orchestrazione di laboratorio end-to-end che coordini gli strumenti, i flussi di lavoro, il movimento dei dati e le decisioni in tempo reale, assicurando che gli esperimenti vengano eseguiti in modo coerente e che i flussi di lavoro scientifici siano scalabili in modo affidabile.
Riunisce dati sperimentali, analisi e contesto scientifico in visualizzazioni intuitive e a colpo d'occhio, consentendo a scienziati e leader di prendere decisioni sicure in merito alla scoperta e allo sviluppo e all'assegnazione delle priorità.
Consenta agli scienziati di creare e adattare visivamente i flussi di lavoro tra le modalità con un'automazione low-code che collega strumenti, registrazione, analisi e intelligenza artificiale.
Abilita pratiche FAIR sui dati acquisendo metadati standardizzati, un contesto ricco e una derivazione completa tra i sistemi, trasformando i dati sperimentali in risorse affidabili e utilizzabili automaticamente che possono essere riutilizzate per analisi e intelligenza artificiale.