Unificați datele multimodale, AI și modelarea computațională în cadrul descoperirii și dezvoltării științifice pentru a permite decizii mai rapide și mai inteligente și pentru a accelera timpul de lansare pe piață.
Ritmul inovării se accelerează mai repede decât pot răspunde majoritatea organizațiilor - dar viteza fără precizie este risipă. Presiunea crește odată cu creșterea complexității produselor, creșterea volumelor de date și creșterea controlului pieței. Remedierile incrementale la instrumentele izolate și fluxurile de lucru manuale, de încercare și eroare nu vor ține pasul. Riscul real nu îl reprezintă concurenții - este un model științific de operare care încetinește progresul și limitează impactul IA.
Organizațiile care câștigă vor fi cele care combină înțelegerea științifică profundă cu infrastructura pentru a acționa asupra acesteia mai rapid, mai consecvent și la scară. Aceasta înseamnă stabilirea unui mediu de operare științific conectat, inteligent, cu trasabilitate completă de la proiectare până la decizie - în care fiecare experiment devine cunoștințe reutilizabile, iar AI și simularea lucrează împreună pentru a aduce inovații inovatoare pe piață mai rapid.
Cheltuielile pentru cercetare și dezvoltare sunt în creștere, dar randamentele nu țin pasul. Cheltuielile globale pentru cercetare și dezvoltare farmaceutică au crescut cu 80% între 2016 și 2024, totuși infrastructura pentru a transforma această investiție în decizii mai rapide nu a ținut pasul.
57% dintre oamenii de știință citează silozurile de date drept cea mai mare barieră în calea utilizării eficiente a datelor de laborator - lăsând informații critice blocate și AI incapabilă să ofere rezultate fiabile.
Doar 22% dintre liderii științelor vieții au scalat cu succes AI și doar 9% raportează randamente semnificative - subliniind nevoia urgentă de o bază structurată de date științifice.
Cum puteți transforma datele științifice deconectate în cunoștințe reutilizabile, pregătite pentru AI, care accelerează deciziile și determină progresul conductelor?
Pentru a accelera inovația, organizațiile trebuie să treacă de la sisteme izolate la un mediu de operare științific conectat, inteligent - unul care permite descoperirea multimodală bazată pe inteligență artificială, bazată pe simulare, cu trasabilitate completă de la proiectare la decizie.
Un mediu de descoperire și dezvoltare științifică conectat structurează cunoștințele științifice la sursă, permițând AI și simulării să funcționeze pe date de înaltă calitate, reutilizabile, care se acumulează în valoare în timp.
Structurați cunoștințele experimentale la sursă în biologie, chimie și analiză. Eliminați predarea manuală, avansați colaborarea și faceți datele pregătite pentru AI - asigurându-vă că fiecare experiment devine un atu științific reutilizabil.
Folosiți un geamăn digital în dezvoltarea timpurie. Simulați interacțiunile moleculare și preziceți comportamentul formulării pentru a reduce povara experimentală, a extinde spațiul de proiectare și a selecta candidații derisci pentru rezultate mai puternice în primul rând la om.
Aplicați AI la date experimentale bogate în context pentru modelele de suprafață mai devreme, explicați rezultatele și ghidați cele mai bune experimente. Conectați datele întreprinderii prin intermediul graficelor de cunoștințe, astfel încât echipele să acționeze pe baza unor informații cuprinzătoare - nu pe fragmente.
Unificați fluxurile de lucru experimentale, computaționale și analitice într-un mediu de operare conectat, trasabil. Oferiți echipelor interdisciplinare vizualizări partajate, în timp real, ale datelor multimodale și analizelor pentru decizii sigure de go/no-go.
Eliminați decalajul dintre cunoștințele științifice și producția comercială cu un mediu de operare conectat și inteligent.
Unificați contextul științific de-a lungul ciclului de viață al cercetării și dezvoltării. Conectați datele experimentale, documentele și rezultatele într-un singur cadru multimodal care păstrează relațiile între entități, eșantioane, teste și instrumente.
Treceți de la date brute la semnificație științifică. Aplicați AI datelor experimentale, rezultatelor și contextului de susținere pentru modelele de suprafață, explicați rezultatele și generați perspective interpretabile - accelerând înțelegerea.
Activați orchestrarea de laborator end-to-end care coordonează instrumentele, fluxurile de lucru, mișcarea datelor și deciziile în timp real - asigurând executarea consecventă a experimentelor și scalarea fiabilă a fluxurilor de lucru științifice.
Reuniți datele experimentale, analizele și contextul științific în vederi intuitive, dintr-o privire, permițând oamenilor de știință și liderilor să ia decizii încrezătoare de go/no-go și de prioritizare în cadrul descoperirii și dezvoltării.
Permiteți oamenilor de știință să construiască și să adapteze vizual fluxurile de lucru între modalități, cu automatizarea cu cod redus care conectează instrumente, înregistrare, analize și AI.
Activați practicile de date FAIR prin captarea metadatelor standardizate, a contextului bogat și a liniei complete între sisteme - transformând datele experimentale în active de încredere, acționabile de mașină, care pot fi reutilizate pentru analiză și AI.