과학적 발견과 개발 전반에 걸쳐 멀티모드 데이터, AI, 전산 모델링을 통합하여 더 빠르고 현명한 결정을 내리고 시장 출시 시간을 단축하세요.
혁신 속도는 대부분의 조직이 대응할 수 있는 속도보다 빠르게 가속화되고 있어요. 하지만 정확하지 않은 속도는 낭비예요.제품 복잡성이 증가하고, 데이터 양이 폭발적으로 증가하고, 시장 조사가 강화되면서 압력이 가중되고 있어요.격리된 도구에 대한 점진적인 수정과 수동 시행착오 워크플로는 속도를 따라가지 못해요.진짜 위험은 경쟁자가 아니에요. AI는 발전을 늦추고 AI의 영향을 제한하는 과학적인 운영 모델이에요.
이기는 조직은 깊은 과학적 이해와 인프라를 결합하여 더 빠르고 일관되게 대규모로 행동하는 조직이 될 거예요.이는 설계부터 결정까지 완전한 추적성을 갖춘 연결된 지능형 과학 운영 환경을 구축하는 것을 의미해요. 모든 실험이 재사용 가능한 지식이 되고 AI와 시뮬레이션이 함께 작동하여 획기적인 혁신을 시장에 더 빨리 출시할 수 있어요.
R&D 지출은 오르고 있지만 수익은 따라가지 못해요.전 세계 제약 R&D 지출은 2016년에서 2024년 사이에 80% 증가했지만 투자를 더 빠른 의사결정으로 전환할 수 있는 인프라는 따라가지 못했어요.
과학자의 57% 가 실험실 데이터를 효과적으로 사용하는 데 있어 가장 큰 장벽으로 데이터 사일로를 꼽아요. 중요한 통찰력을 놓치고 AI가 신뢰할 수 있는 결과를 제공할 수 없게 돼요.
생명과학 리더 중 22% 만이 AI 확장에 성공했고 9% 만이 상당한 성과를 거두었다고 보고해 구조화된 과학 데이터 기반이 절실히 필요하다는 것을 강조해요.
단절된 과학 데이터를 의사 결정을 가속화하고 파이프라인 진행을 촉진하는 재사용 가능한 AI용 지식으로 바꾸려면 어떻게 해야 할까요?
혁신을 가속화하려면 조직은 격리된 시스템에서 연결되고 지능적인 과학 운영 환경으로 전환해야 해요. 설계부터 결정까지 완전한 추적성과 함께 AI 기반 시뮬레이션 기반 멀티모드 발견을 가능하게 하는 운영 환경이에요.
연결된 과학적 발견과 개발 환경은 과학 지식을 원천에서 구조화하여 시간이 지날수록 가치가 높아지는 고품질의 재사용 가능한 데이터를 기반으로 AI와 시뮬레이션을 작동시킬 수 있게 해요.
생물학, 화학, 분석 전반의 실험 지식을 원천에서 구조화해요.수동 핸드오프를 없애고, 협업을 발전시키고, 데이터를 AI에 맞게 만들어 모든 실험을 재사용 가능한 과학 자산으로 만드세요.
초기 개발 단계에서 디지털 트윈을 활용하세요.분자 상호 작용을 시뮬레이션하고 포뮬레이션 거동을 예측하여 실험 부담을 줄이고, 설계 공간을 확장하고, 후보 선택을 방해하여 강력한 최초 인간 실험 결과를 얻으세요.
컨텍스트가 풍부한 실험 데이터에 AI를 적용하면 패턴을 더 빨리 드러내고 결과를 설명하고 차선책을 실험할 수 있어요.지식 그래프를 통해 엔터프라이즈 데이터를 연결해 팀이 파편이 아닌 포괄적인 인사이트를 기반으로 행동하도록 하세요.
연결되고 추적 가능한 운영 환경 내에서 실험, 계산, 분석 워크플로를 통합하세요.여러 분야를 아우르는 팀이 멀티모달 데이터 및 분석을 실시간으로 공유하여 확실한 승/불가능 결정을 내릴 수 있게 하세요.
연결된 지능형 운영 환경으로 과학적 통찰력과 상업적 생산 사이의 격차를 해소하세요.
R&D 라이프사이클 전반에 걸쳐 과학적 맥락을 통합하세요.개체, 샘플, 분석 및 기기 간의 관계를 보존하는 단일 멀티모달 프레임워크 내에 실험 데이터, 문서, 결과를 연결해요.
원시 데이터에서 과학적 의미로 전환하세요.실험 데이터, 결과 및 지원 컨텍스트에 AI를 적용하여 패턴을 표면화하고, 결과를 설명하고, 해석 가능한 통찰력을 생성하여 이해를 가속화해요.
기기, 워크플로, 데이터 이동 및 결정을 실시간으로 조정하는 엔드-투-엔드 실험실 오케스트레이션을 지원해 실험을 일관되게 실행하고 과학 워크플로를 안정적으로 확장할 수 있어요.
실험 데이터, 분석, 과학적 컨텍스트를 직관적이고 한 눈에 볼 수 있는 뷰로 통합하여 과학자와 리더가 발견과 개발 전반에 걸쳐 확신을 갖고 진행/중단 및 우선 순위 결정을 내릴 수 있게 해줘요.
과학자들이 기기, 등록, 분석, AI를 연결하는 로우 코드 자동화를 통해 양식 전반에 걸쳐 워크플로를 시각적으로 구축하고 조정할 수 있게 하세요.
표준화된 메타데이터, 풍부한 컨텍스트, 시스템 전반의 완전한 계보를 캡처하고 실험 데이터를 분석과 AI에 재사용할 수 있는 신뢰할 수 있고 기계가 실행할 수 있는 자산으로 변환하여 공정한 데이터 관행을 가능하게 해요.