Combineer multimodale data, AI en computationele modellering voor wetenschappelijke ontdekkingen en ontwikkeling om snellere, slimmere beslissingen mogelijk te maken en de time-to-market te versnellen.
Het innovatietempo versnelt sneller dan de meeste organisaties kunnen reageren, maar snelheid zonder precisie is verspilling. De druk neemt toe door de toenemende complexiteit van producten, exploderende gegevensvolumes en een groeiend marktonderzoek. Incrementele oplossingen voor afzonderlijke tools en handmatige workflows met vallen en opstaan zullen geen gelijke tred houden. Het echte risico ligt niet bij concurrenten — het is een wetenschappelijk bedrijfsmodel dat de vooruitgang vertraagt en de impact van AI beperkt.
De organisaties die winnen, zijn degenen die diepgaand wetenschappelijk inzicht combineren met de infrastructuur om daar sneller, consequenter en grootschaliger op te treden. Dat betekent dat er een verbonden, intelligente wetenschappelijke werkomgeving moet worden gecreëerd die volledig traceerbaar is, van ontwerp tot beslissing — waarbij elk experiment herbruikbare kennis wordt, en AI en simulatie samenwerken om baanbrekende innovaties sneller op de markt te brengen.
De uitgaven voor O&O stijgen, maar de opbrengsten houden geen gelijke tred. De wereldwijde uitgaven voor onderzoek en ontwikkeling in de farmaceutische industrie zijn tussen 2016 en 2024 met 80% gestegen, maar de infrastructuur om die investeringen om te zetten in snellere beslissingen is niet op peil gebleven.
57% van de wetenschappers noemt datasilo's de grootste belemmering om laboratoriumgegevens effectief te gebruiken, waardoor kritisch inzicht achterblijft en AI niet in staat is betrouwbare resultaten te leveren.
Slechts 22% van de leiders op het gebied van biowetenschappen heeft AI succesvol opgeschaald, en slechts 9% rapporteert aanzienlijke rendementen — wat de dringende noodzaak van een gestructureerde wetenschappelijke gegevensbasis benadrukt.
Hoe kunt u niet-verbonden wetenschappelijke gegevens omzetten in herbruikbare kennis die klaar is voor AI, die beslissingen versnelt en de voortgang van de pijplijn bevordert?
Om innovatie te versnellen, moeten organisaties overschakelen van geïsoleerde systemen naar een verbonden, intelligente wetenschappelijke werkomgeving — een omgeving die door AI aangedreven, simulatiegestuurde, multimodale ontdekkingen mogelijk maakt met volledige traceerbaarheid, van ontwerp tot beslissing.
Een verbonden wetenschappelijke ontdekkings- en ontwikkelingsomgeving structureert wetenschappelijke kennis aan de bron, waardoor AI en simulatie kunnen werken op basis van herbruikbare gegevens van hoge kwaliteit die in de loop van de tijd in waarde toenemen.
Structureer experimentele kennis aan de bron in de biologie, scheikunde en analyse. Elimineer handmatige overdrachten, bevorder de samenwerking en maak gegevens klaar voor AI — zodat elk experiment een herbruikbaar wetenschappelijk hulpmiddel wordt.
Maak in het begin van de ontwikkeling gebruik van een digitale tweeling. Simuleer moleculaire interacties en voorspel het formuleringsgedrag om de experimentele belasting te verminderen, de ontwerpruimte uit te breiden en de selectie van kandidaten uit het oog te verliezen voor betere resultaten die het eerst bij de mens zijn.
AI toepassen op contextrijke experimentele gegevens om patronen sneller aan het licht te brengen, de resultaten uit te leggen en de volgende beste experimenten te begeleiden. Verbind bedrijfsgegevens aan de hand van kennisgrafieken, zodat teams kunnen handelen op basis van uitgebreide inzichten — niet op basis van fragmenten.
Verenig experimentele, computationele en analytische workflows binnen een verbonden, traceerbare bedrijfsomgeving. Geef multimodale teams gedeelde, realtime overzichten van multimodale gegevens en analyses voor zelfverzekerde beslissingen die wel of niet worden genomen.
Overbrug de kloof tussen wetenschappelijk inzicht en commerciële productie met een verbonden, intelligente bedrijfsomgeving.
Verenig de wetenschappelijke context gedurende de hele O&O-levenscyclus. Verbind experimentele gegevens, documenten en resultaten binnen één multimodaal raamwerk dat de relaties tussen entiteiten, steekproeven, testen en instrumenten bewaart.
Ga van onbewerkte gegevens naar wetenschappelijke betekenis. AI toepassen op experimentele gegevens, resultaten en ondersteunende context om patronen aan het licht te brengen, resultaten uit te leggen en interpreteerbare inzichten te genereren, waardoor het begrip wordt versneld.
Maak end-to-end laboratoriumokestratie mogelijk die instrumenten, workflows, gegevensbewegingen en beslissingen in realtime coördineert — zodat experimenten consistent worden uitgevoerd en wetenschappelijke workflows betrouwbaar kunnen worden geschaald.
Breng experimentele gegevens, analyses en wetenschappelijke context samen in intuïtieve, overzichtelijke overzichten, zodat wetenschappers en leiders vol vertrouwen beslissingen kunnen nemen die wel of niet gaan en prioriteiten kunnen stellen op het gebied van ontdekking en ontwikkeling.
Stel wetenschappers in staat om workflows voor verschillende modaliteiten visueel op te bouwen en aan te passen met low-code automatisering die instrumenten, registratie, analyses en AI met elkaar verbindt.
Maak FAIR-datapraktijken mogelijk door gestandaardiseerde metagegevens, rijke context en volledige afstamming van systemen vast te leggen — experimentele gegevens om te zetten in betrouwbare, machinaal bruikbare middelen die kunnen worden hergebruikt voor analyses en AI.