.jpg?auto=format%2Ccompress&w=1024&h=360&fit=crop&crop=faces%2Cedges&q=60)
Zespoły zajmujące się odkrywaniem leków mają do czynienia z silosowanymi danymi i ręcznymi przepływami pracy, które spowalniają decyzje Dowiedz się, jak połączone struktury środowiska naukowego działają jako wiedza gotowa na sztuczną inteligencję, umożliwiając odkrywanie oparte na symulacji z pełną identyfikowalnością od projektu do decyzji.
Panel ekspertów z Hannover Messe 2026 bada, w jaki sposób ciągły wątek cyfrowy rozkłada silosy, prawdziwy koszt odłączonych danych i dlaczego nadszedł czas na transformację. Dowiedz się, w jaki sposób rozszerzone portfolio Siemens, w tym Dotmatics, zapewnia kompleksowe rozwiązania dla szybszego i bardziej wydajnego opracowywania leków.
Odkrywanie i rozwój leków tworzy pracę naukową jako wiedzę gotową na sztuczną inteligencję od samego początku. Ciągłe przechwytywanie danych, automatyzacja laboratoriów i modelowanie in silico zapewniają pełną identyfikowalność od projektu do decyzji, przyspieszając podejmowanie decyzji dotyczących rurociągów i szybsze dostarczanie terapii pacjentom.
Przechwytywanie danych w czasie rzeczywistym w różnych modalnościach dzięki automatyzacji laboratorium strukturyzuje wiedzę eksperymentalną u źródła, przyspieszając współpracę i przekształcając eksperymenty w dynamiczne modele wielokrotnego użytku.
Wieloskalowe modelowanie in silico zapewnia cyfrowa podwójna moc do wczesnego rozwoju, zmniejszając zależność od eksperymentów fizycznych, rozszerzając przestrzeń projektową, ograniczając wybór kandydatów i zapewniając silniejsze wyniki pierwszej w człowieku.
Wykresy wiedzy łączą rozproszone dane naukowe i przedkliniczne, ujednolicając inteligencję, dzięki czemu sztuczna inteligencja szybciej wykreśla wzorce, zaleca kolejne najlepsze eksperymenty i podejmuje szybsze, w pełni świadome decyzje, które przyspieszają programy.
Dowiedz się, w jaki sposób platforma analityki naukowej Luma firmy Dotmatics i cyfrowe rozwiązania dla przedsiębiorstw Siemens tworzą płynny wątek cyfrowy od odkrycia do produkcji. Takie podejście umożliwia ciągłość danych w czasie rzeczywistym, ustrukturyzowane przepływy pracy i zsynchronizowane wykonywanie w celu skrócenia czasu cyklu, zminimalizowania odchyleń i przyspieszenia czasu wprowadzania na rynek.
Siemens i Dotmatics pracują spójnie, aby stworzyć ciągły wątek cyfrowy od odkrycia do produkcji. Dotmatics Luma zamienia dane eksperymentalne w ustrukturyzowaną, gotową na sztuczną inteligencję wiedzę, a cyfrowy bliźniak Siemens i Industrial AI Fabric umożliwiają śledzenie w czasie rzeczywistym, skracają przeróbki i przyspieszają wprowadzenie na rynek terapii ratujących życie.
Siemens Digital Process Twin pomógł firmie Johnson & Johnson Innovative Medicine skrócić czas i koszty produkcji farmaceutycznej o 35%. Korzystając z modelowania gPROMS FormulatedProducts FormulatedProducts, Johnson & Johnson zoptymalizował przełączniki rozpuszczalników przy 30% mniejszym zużyciu chemikaliów. Model wirtualny kieruje produkcją w czasie rzeczywistym, zmniejsza obciążenie eksperymentalne i przyspiesza rozwój od skali laboratoryjnej do produkcji komercyjnej.
Narzędzia obliczeniowe i automatyzacja laboratoriów usprawniają rozwój leków poprzez przewidywanie właściwości molekularnych, automatyzację zbierania danych i przyspieszenie wyboru kandydatów.
W firmie Johnson & Johnson staramy się minimalizować wpływ naszych procesów produkcyjnych na środowisko. Dlatego stworzyliśmy projekt pilotażowy z Digital Process Twin firmy Siemens.
