Unifikuj dane multimodalne, sztuczną inteligencję i modelowanie obliczeniowe w zakresie odkryć naukowych i rozwoju, aby umożliwić szybsze, mądrzejsze decyzje i przyspieszyć czas wprowadzania na rynek.
Tempo innowacji przyspiesza szybciej, niż większość organizacji może zareagować — ale prędkość bez precyzji to marnotrawstwo. Presja rośnie wraz z rosnącą złożonością produktów, rosnącą ilością danych i rosnącą kontrolą rynku. Przyrostowe poprawki pojedynczych narzędzi i ręcznych przepływów pracy z próbami i błędami nie nadążają za krokiem. Prawdziwym ryzykiem nie są konkurenci — jest to naukowy model operacyjny, który spowalnia postęp i ogranicza wpływ sztucznej inteligencji.
Organizacje, które wygrają, będą te, które łączą głębokie zrozumienie naukowe z infrastrukturą, aby działać na nią szybciej, bardziej konsekwentnie i na dużą skalę. Oznacza to stworzenie połączonego, inteligentnego naukowego środowiska operacyjnego z pełną identyfikowalnością od projektu do decyzji — gdzie każdy eksperyment staje się wiedzą wielokrotnego użytku, a sztuczna inteligencja i symulacja współpracują ze sobą, aby szybciej wprowadzać przełomowe innowacje na rynek.
Wydatki na badania i rozwój rosną, ale zwroty nie nadążają za krokiem. Globalne wydatki na badania i rozwój farmaceutyczne wzrosły o 80% między 2016 a 2024 r., ale infrastruktura umożliwiająca przekształcenie tych inwestycji w szybsze decyzje nie nadążyła.
57% naukowców podaje silosy danych jako największą barierę w skutecznym wykorzystywaniu danych laboratoryjnych — pozostawiając krytyczne wglądy w pułapkę, a sztuczna inteligencja nie może dostarczyć wiarygodnych wyników.
Tylko 22% liderów nauk przyrodniczych z powodzeniem skalowało sztuczną inteligencję, a zaledwie 9% zgłasza znaczne zyski, co podkreśla pilną potrzebę stworzenia ustrukturyzowanej bazy danych naukowych.
Jak przekształcić odłączone dane naukowe w wielokrotnego użytku, gotową na sztuczną inteligencję wiedzę, która przyspiesza podejmowanie decyzji i napędza postęp rurociągu?
Aby przyspieszyć innowacje, organizacje muszą przejść od izolowanych systemów do połączonego, inteligentnego naukowego środowiska operacyjnego — takiego, które umożliwia oparte na sztucznej inteligencji, oparte na symulacji, multimodalne odkrywanie z pełną identyfikowalnością od projektu do decyzji.
Połączone środowisko odkryć naukowych i rozwoju strukturyzuje wiedzę naukową u źródła, umożliwiając sztucznej inteligencji i symulacji działanie na wysokiej jakości danych wielokrotnego użytku, które zwiększają wartość w czasie.
Strukturyzuj wiedzę eksperymentalną u źródła w biologii, chemii i analityce. Wyeliminuj ręczne przekazywanie, przyspiesz współpracę i spraw, aby dane były gotowe do sztucznej inteligencji — gwarantując, że każdy eksperyment stanie się atutem naukowym wielokrotnego użytku.
Wykorzystaj cyfrowego bliźniaka we wczesnym rozwoju. Symuluj interakcje molekularne i przewiduj zachowanie formułowania, aby zmniejszyć obciążenie eksperymentalne, rozszerzyć przestrzeń projektową i wyeliminować wybór kandydatów, aby uzyskać silniejsze wyniki pierwszej w człowieku.
Zastosuj sztuczną inteligencję do bogatych w kontekst danych eksperymentalnych do wzorców powierzchni wcześniej, wyjaśnij wyniki i kieruj kolejnymi najlepszymi eksperymentami. Połącz dane przedsiębiorstwa za pomocą wykresów wiedzy, aby zespoły działały w oparciu o kompleksowy wgląd, a nie fragmenty.
Unifikuj eksperymentalne, obliczeniowe i analityczne przepływy pracy w połączonym, identyfikowalnym środowisku operacyjnym. Zapewnij zespołom międzydyscyplinarnym wspólne widoki danych multimodalnych w czasie rzeczywistym i analityczne, aby podejmować pewne decyzje dotyczące przejścia i nie wychodzenia.
Wypełnij lukę między wnioskami naukowymi a produkcją komercyjną dzięki połączonemu, inteligentnemu środowisku operacyjnemu.
Ujednolicenie kontekstu naukowego w całym cyklu życia badań i rozwoju. Połącz dane eksperymentalne, dokumenty i wyniki w ramach jednej multimodalnej struktury, która zachowuje relacje między jednostkami, próbkami, testami i instrumentami.
Przejdź od surowych danych do znaczenia naukowego. Zastosuj sztuczną inteligencję do danych eksperymentalnych, wyników i kontekstu pomocniczego do wzorców powierzchni, wyjaśniaj wyniki i generuj interpretacyjne spostrzeżenia - przyspieszając zrozumienie.
Włącz kompleksową orkiestrację laboratoryjną, która koordynuje instrumenty, przepływy pracy, ruch danych i decyzje w czasie rzeczywistym - zapewniając spójne wykonywanie eksperymentów, a naukowe przepływy pracy są niezawodne.
Połącz dane eksperymentalne, analitykę i kontekst naukowy w intuicyjne, krótkie spojrzenie — umożliwiając naukowcom i liderom podejmowanie pewnych decyzji dotyczących podejmowania decyzji dotyczących podejmowania priorytetów w zakresie odkrywania i rozwoju.
Umożliwia naukowcom wizualne tworzenie i dostosowywanie przepływów pracy w różnych modalnościach dzięki automatyzacji niskodowej, która łączy instrumenty, rejestrację, analizę i sztuczną inteligencję.
Włącz praktyki FAIR w zakresie danych poprzez przechwytywanie standardowych metadanych, bogatego kontekstu i pełnej linii w różnych systemach — przekształcając dane eksperymentalne w zaufane zasoby, nadające się do użycia maszynowo, które można ponownie wykorzystać do celów analitycznych i sztucznej inteligencji.