Forene multimodale data, AI og beregningsmodellering på tvers av vitenskapelig oppdagelse og utvikling for å gi raskere, smartere beslutninger og akselerere time-to-market.
Innovasjonstempoet akselererer raskere enn de fleste organisasjoner kan svare - men hastighet uten presisjon er sløsing. Presset øker med økende produktkompleksitet, eksploderende datamengder og økende markedskontroll. Inkrementelle reparasjoner av isolerte verktøy og manuelle prøve-og-feil-arbeidsflyter vil ikke holde tritt. Den virkelige risikoen er ikke konkurrenter - det er en vitenskapelig driftsmodell som bremser fremgangen og begrenser virkningen av AI.
Organisasjonene som vinner vil være de som kombinerer dyp vitenskapelig forståelse med infrastrukturen for å handle på den raskere, mer konsekvent og i skala. Det betyr å etablere et tilkoblet, intelligent vitenskapelig driftsmiljø med full sporbarhet fra design til beslutning - der hvert eksperiment blir gjenbrukbar kunnskap, og AI og simulering samarbeider for å bringe banebrytende innovasjoner raskere på markedet.
FoU-utgiftene øker — men avkastningen holder ikke tritt. Globale farmasøytiske FoU-utgifter økte med 80% mellom 2016 og 2024, men infrastrukturen for å gjøre investeringen til raskere beslutninger har ikke holdt tritt.
57% av forskerne nevner datasiloer som den største barrieren for å bruke laboratoriedata effektivt - slik at kritisk innsikt blir fanget og AI ikke i stand til å levere pålitelige resultater.
Bare 22% av ledere innen biovitenskap har lykkes med å skalere AI, og bare 9% rapporterer betydelig avkastning - noe som understreker det presserende behovet for et strukturert vitenskapelig datafundament.
Hvordan kan du gjøre frakoblede vitenskapelige data til gjenbrukbar, AI-klar kunnskap som akselererer beslutninger og driver fremgang i pipelinen?
For å akselerere innovasjon må organisasjoner skifte fra isolerte systemer til et tilkoblet, intelligent vitenskapelig driftsmiljø - et som muliggjør AI-drevet, simuleringsdrevet, multimodal oppdagelse med full sporbarhet fra design til beslutning.
Et sammenkoblet vitenskapelig oppdagelses- og utviklingsmiljø strukturerer vitenskapelig kunnskap ved kilden, slik at AI og simulering kan operere på gjenbrukbare data av høy kvalitet som øker i verdi over tid.
Strukturere eksperimentell kunnskap ved kilden på tvers av biologi, kjemi og analyse. Eliminer manuelle overleveringer, fremme samarbeidet og gjør data AI-klare — sikre at hvert eksperiment blir en gjenbrukbar vitenskapelig ressurs.
Utnytt en digital tvilling i tidlig utvikling. Simulere molekylære interaksjoner og forutsi formuleringsatferd for å redusere eksperimentell belastning, utvide designrom og derisk kandidatvalg for sterkere første-i-menneskelige resultater.
Bruk AI på kontekstrike eksperimentelle data på overflatemønstre raskere, forklar resultatene og veilede nest beste eksperimenter. Koble bedriftsdata gjennom kunnskapsgrafer slik at teamene handler på omfattende innsikt - ikke fragmenter.
Forene eksperimentelle, beregningsmessige og analytiske arbeidsflyter i et tilkoblet, sporbart driftsmiljø. Gi tverrfaglige team delte sanntidsvisninger av multimodale data og analyser for sikre beslutninger om å gå og ikke gå.
Bygg bro mellom vitenskapelig innsikt og kommersiell produksjon med et tilkoblet, intelligent driftsmiljø.
Forene vitenskapelig kontekst på tvers av FoU-livssyklusen. Koble eksperimentelle data, dokumenter og resultater innenfor et enkelt multimodalt rammeverk som bevarer relasjoner på tvers av enheter, prøver, analyser og instrumenter.
Gå fra rå data til vitenskapelig betydning. Bruk AI på eksperimentelle data, resultater og støttende kontekst til overflatemønstre, forklar resultater og generer tolkbar innsikt - akselerere forståelsen.
Aktiver ende-til-ende-laboratorieorkestrering som koordinerer instrumenter, arbeidsflyter, databevegelser og beslutninger i sanntid — og sørg for at eksperimenter utføres konsekvent og vitenskapelige arbeidsflyter skaleres pålitelig.
Samle eksperimentelle data, analyser og vitenskapelig kontekst til intuitive, umiddelbare synspunkter — slik at forskere og ledere kan ta trygge go/no-go- og prioriteringsbeslutninger på tvers av oppdagelse og utvikling.
Gjør det mulig for forskere å visuelt bygge og tilpasse arbeidsflyter på tvers av modaliteter med automatisering med lav kode som kobler sammen instrumenter, registrering, analyse og AI.
Aktiver FAIR-datapraksis ved å fange standardiserte metadata, rik kontekst og fullstendig slektslinje på tvers av systemer — transformere eksperimentelle data til pålitelige, maskinhandlingsbare ressurser som kan gjenbrukes til analyse og AI.