Unifique dados multimodais, IA e modelação computacional em toda a descoberta científica e desenvolvimento para capacitar decisões mais rápidas e inteligentes e acelerar o tempo de colocação no mercado.
O ritmo da inovação está a acelerar mais rápido do que a maioria das organizações consegue responder — mas a velocidade sem precisão é desperdício. A pressão está a aumentar com o aumento da complexidade do produto, a explosão dos volumes de dados e o crescente escrutínio do mercado. Correções incrementais para ferramentas isoladas e fluxos de trabalho manuais e de tentativa e erro não vão manter o ritmo. O risco real não são os concorrentes — é um modelo operacional científico que retarda o progresso e limita o impacto da IA.
As organizações que ganharem serão aquelas que combinam um profundo conhecimento científico com a infraestrutura para agir sobre ela de forma mais rápida, consistente e em escala. Isso significa estabelecer um ambiente operacional científico conectado e inteligente com rastreabilidade total desde o projeto até a decisão — onde cada experiência se torna conhecimento reutilizável, e a IA e a simulação trabalham juntas para trazer inovações inovadoras ao mercado mais rapidamente.
Os gastos em I&D estão a aumentar — mas os retornos não estão a acompanhar o ritmo. Os gastos globais em I&D no setor farmacêutico cresceram 80% entre 2016 e 2024, mas a infraestrutura para transformar esse investimento em decisões mais rápidas não acompanhou.
57% dos cientistas citam os silos de dados como a maior barreira para usar dados de laboratório de forma eficaz — deixando a visão crítica aprisionada e a IA incapaz de fornecer resultados fiáveis.
Apenas 22% dos líderes de ciências da vida escalaram com sucesso a IA e apenas 9% relatam retornos significativos — destacando a necessidade urgente de uma base estruturada de dados científicos.
Como pode transformar dados científicos desconectados em conhecimento reutilizável e pronto para IA que acelera as decisões e impulsiona o progresso do pipeline?
Para acelerar a inovação, as organizações devem mudar de sistemas isolados para um ambiente operacional científico conectado e inteligente — um ambiente que permita a descoberta multimodal alimentada por IA, orientada por simulação e com rastreabilidade total desde o projeto até a decisão.
Um ambiente de descoberta científica e desenvolvimento conectado estrutura o conhecimento científico na fonte, permitindo que a IA e a simulação operem com dados reutilizáveis de alta qualidade que se agregam em valor ao longo do tempo.
Estruture o conhecimento experimental na fonte em biologia, química e análise. Elimine as entregas manuais, avance a colaboração e torne os dados prontos para IA — garantindo que cada experiência se torne um ativo científico reutilizável.
Alavancar um gémeo digital no início do desenvolvimento. Simule interações moleculares e preveja o comportamento da formulação para reduzir a carga experimental, expandir o espaço de design e derriscar a seleção de candidatos para resultados iniciais mais fortes em humanos.
Aplique a IA a dados experimentais ricos em contexto para padrões de superfície mais cedo, explique os resultados e oriente as próximas melhores experiências. Conecte dados empresariais através de gráficos de conhecimento para que as equipas ajam com base em insights abrangentes — não em fragmentos.
Unifique fluxos de trabalho experimentais, computacionais e analíticos dentro de um ambiente operacional conectado e rastreável. Ofereça às equipas interdisciplinares vistas partilhadas e em tempo real de dados e análises multimodais para decisões confiantes de ir/não ir.
Supere a lacuna entre a visão científica e a produção comercial com um ambiente operacional inteligente e conectado.
Unificar o contexto científico em todo o ciclo de vida da I&D. Conecte dados experimentais, documentos e resultados dentro de uma única estrutura multimodal que preserva relações entre entidades, amostras, ensaios e instrumentos.
Vá dos dados brutos ao significado científico. Aplique IA a dados experimentais, resultados e contexto de suporte a padrões de superfície, explique resultados e gere insights interpretáveis — acelerando a compreensão.
Permitir a orquestração de laboratório de ponta a ponta que coordena instrumentos, fluxos de trabalho, movimentação de dados e decisões em tempo real — garantindo que as experiências sejam executadas de forma consistente e os fluxos de trabalho científicos escalem de forma fiável.
Reúna dados experimentais, análises e contexto científico em visões intuitivas e rápidas — permitindo que cientistas e líderes tomem decisões confiantes de ir ou não ir e priorizar em toda a descoberta e desenvolvimento.
Permitir que os cientistas construam e adaptem visualmente fluxos de trabalho entre modalidades com automação low-code que conecta instrumentos, registo, análise e IA.
Permita práticas de dados JUSTAS capturando metadados padronizados, contexto rico e linhagem completa entre os sistemas — transformando dados experimentais em ativos confiáveis e acionáveis por máquina que podem ser reutilizados para análise e IA.