科学的発見と開発全体でマルチモーダルデータ、AI、計算モデリングを統合して、より迅速でスマートな意思決定を可能にし、市場投入までの時間を短縮します。
イノベーションのペースは、ほとんどの組織が対応できる速度よりも速く加速しています。しかし、正確でないスピードは無駄です。製品の複雑さが増し、データ量が爆発的に増加し、市場での監視が厳しくなるにつれて、圧力が高まっています。分離されたツールへの段階的な修正や、手作業による試行錯誤のワークフローでは、追いつきません。本当のリスクは競合他社ではありません。進歩を遅らせ、AIの影響を制限する科学的な運用モデルです。
成功する組織は、深い科学的理解とインフラストラクチャを組み合わせて、より早く、より一貫して、大規模に行動する組織です。つまり、設計から決定までの完全なトレーサビリティを備えた、接続されたインテリジェントな科学的運用環境を確立することです。そこでは、すべての実験が再利用可能な知識になり、AIとシミュレーションが連携して画期的なイノベーションをより早く市場に投入できます。
研究開発費は増加していますが、収益はそれに追いついていません。世界の製薬研究開発支出は2016年から2024年の間に80％増加しましたが、その投資をより迅速な意思決定に変えるためのインフラは追いついていません。
57% の科学者は、研究室のデータを効果的に使用する上での最大の障壁としてデータサイロを挙げています。重要な洞察が行き詰まり、AIが信頼できる結果を提供できなくなっています。
ライフサイエンスのリーダーのうち、AIのスケーリングに成功したのはわずか22％で、大きな成果を報告しているのはわずか9％です。これは、構造化された科学データ基盤の緊急の必要性を浮き彫りにしています。
分断された科学データを、意思決定を促進し、パイプラインの進捗を促進する、再利用可能なAI対応の知識に変えるにはどうすればよいでしょうか？
イノベーションを加速するには、組織は孤立したシステムから、接続されたインテリジェントな科学的運用環境、つまり設計から意思決定までの完全なトレーサビリティを備えた、AIを活用したシミュレーション主導のマルチモーダルディスカバリーを可能にする環境に移行する必要があります。
科学的な発見と開発がつながった環境は、科学的知識を情報源から構築し、時間の経過とともに価値が高まる高品質で再利用可能なデータに基づいてAIとシミュレーションを実行できるようにします。
生物学、化学、分析にまたがる実験知識を根本から構築します。手作業による引き継ぎを排除し、コラボレーションを進め、データをAI対応にすることで、すべての実験を再利用可能な科学資産にすることができます。
開発の初期段階でデジタルツインを活用してください。分子の相互作用をシミュレートし、製剤の挙動を予測することで、実験の負担を軽減し、設計スペースを広げ、候補選択のリスクを軽減して、より優れたヒトファーストインヒトの成果を実現します。
コンテキスト豊富な実験データにAIを適用して、パターンをより早く明らかにし、結果を説明し、次善の実験を導きます。企業データをナレッジグラフでつなげることで、チームは断片的ではなく包括的な洞察に基づいて行動できます。
実験、計算、分析のワークフローを、接続されたトレーサブルな運用環境内で統合します。複数の専門分野にまたがるチームがマルチモーダルデータや分析をリアルタイムで共有できるようにして、自信を持って進むかしないかの判断を下せるようにします。
接続されたインテリジェントな運用環境で、科学的洞察と商業生産の間のギャップを埋めます。
研究開発のライフサイクル全体で科学的背景を統一します。実験データ、文書、結果を単一のマルチモーダルフレームワーク内で接続し、エンティティ、サンプル、アッセイ、機器間の関係を維持します。
生データから科学的な意味へ。実験データ、結果、裏付けとなるコンテキストにAIを適用してパターンを明らかにし、結果を説明し、解釈可能な洞察を生成することで、理解を促進します。
機器、ワークフロー、データの移動、意思決定をリアルタイムで調整するエンドツーエンドのラボオーケストレーションを可能にし、実験を一貫して実行し、科学ワークフローを確実に拡張できるようにします。
実験データ、分析、科学的背景を直感的で一目でわかるビューにまとめることで、科学者やリーダーは、発見や開発全体にわたって、自信を持って実行/中止や優先順位付けの決定を下すことができます。
機器、登録、分析、AIをつなぐローコード自動化により、科学者がさまざまなモダリティのワークフローを視覚的に構築して適応できるようにします。
標準化されたメタデータ、豊富なコンテキスト、システム間の完全なリネージをキャプチャすることで、FAIRデータプラクティスを可能にします。実験データを、分析やAIに再利用できる信頼できるマシンアクション可能な資産に変換します。