Zjednotiť multimodálne údaje, AI a výpočtové modelovanie v rámci vedeckého objavu a vývoja, aby ste posilnili rýchlejšie a inteligentnejšie rozhodnutia a urýchlili čas uvedenia na trh.
Tempo inovácií sa zrýchľuje rýchlejšie, ako dokáže reagovať väčšina organizácií - ale rýchlosť bez presnosti je plytvanie. Tlak narastá so zvyšujúcou sa zložitosťou produktov, prudkým objemom údajov a rastúcou kontrolou trhu. Prírastkové opravy izolovaných nástrojov a manuálne, skúšobné a chybové pracovné postupy nebudú držať krok. Skutočným rizikom nie sú konkurenti — ide o vedecký operačný model, ktorý spomaľuje pokrok a obmedzuje vplyv AI.
Organizácie, ktoré vyhrávajú, budú tie, ktoré kombinujú hlboké vedecké porozumenie s infraštruktúrou, aby na ňu konali rýchlejšie, dôslednejšie a rozsiahlejšie. To znamená vytvorenie prepojeného, inteligentného vedeckého prevádzkového prostredia s úplnou vysledovateľnosťou od návrhu až po rozhodnutie — kde sa každý experiment stane opakovane použiteľnými znalosťami a umelá inteligencia a simulácia spolupracujú, aby rýchlejšie priniesli prelomové inovácie na trh.
Výdavky na výskum a vývoj rastú, ale návratnosť nedrží krok. Globálne výdavky na farmaceutický výskum a vývoj vzrástli v rokoch 2016 až 2024 o 80%, no infraštruktúra, ktorá by tieto investície premenila na rýchlejšie rozhodnutia, sa však neudržala.
57% vedcov uvádza dátové silosy ako najväčšiu prekážku efektívneho využívania laboratórnych údajov - zanecháva kritický náhľad zachytený a AI nedokáže poskytnúť spoľahlivé výsledky.
Iba 22% vedúcich predstaviteľov vied o živote úspešne rozšírilo AI a iba 9% uvádza významné výnosy, čo poukazuje na naliehavú potrebu štruktúrovanej základne vedeckých údajov.
Ako môžete premeniť odpojené vedecké údaje na opakovane použiteľné znalosti pripravené na AI, ktoré urýchľujú rozhodnutia a poháňajú pokrok v potrubí?
Na urýchlenie inovácií musia organizácie prejsť od izolovaných systémov k prepojenému, inteligentnému vedeckému prevádzkovému prostrediu — takému, ktoré umožňuje multimodálny objav založený na umelej inteligencii, založený na simulácii, s úplnou vysledovateľnosťou od návrhu po rozhodnutie.
Prepojené prostredie vedeckého objavu a vývoja štruktúruje vedecké poznatky pri zdroji, čo umožňuje umelej inteligencii a simulácii fungovať na vysokokvalitných, opakovane použiteľných údajoch, ktoré časom zvyšujú hodnotu.
Štruktúrujte experimentálne znalosti pri zdroji v biológii, chémii a analýze. Odstráňte manuálne odovzdávanie, zlepšujte spoluprácu a pripravte údaje AI — zabezpečte, že každý experiment sa stane opakovane použiteľným vedeckým prínosom.
Využite digitálne dvojča v ranom vývoji. Simulujte molekulárne interakcie a predpovedajte správanie formulácie, aby ste znížili experimentálne zaťaženie, rozšírili dizajnový priestor a získali výber kandidátov pre silnejšie výsledky prvého človeka.
Aplikujte AI na kontextovo bohaté experimentálne údaje na povrchové vzory skôr, vysvetlite výsledky a usmernite ďalšie najlepšie experimenty. Prepojte podnikové údaje prostredníctvom znalostných grafov, aby tímy konali na základe komplexného prehľadu - nie fragmentov.
Zjednotiť experimentálne, výpočtové a analytické pracovné postupy v prepojenom, sledovateľnom prevádzkovom prostredí. Poskytnite tímom medzi disciplínami zdieľané zobrazenia multimodálnych údajov a analýzy v reálnom čase pre isté rozhodnutia o odchode.
Preklenite priepasť medzi vedeckým poznatkom a komerčnou výrobou pomocou prepojeného, inteligentného prevádzkového prostredia.
Zjednotiť vedecký kontext v celom životnom cykle výskumu a vývoja. Prepojte experimentálne údaje, dokumenty a výsledky v rámci jedného multimodálneho rámca, ktorý zachováva vzťahy medzi entitami, vzorkami, testami a nástrojmi.
Prejdite od nespracovaných údajov k vedeckému významu. Aplikujte AI na experimentálne údaje, výsledky a podporný kontext na povrchové vzorce, vysvetlite výsledky a generujte interpretovateľné poznatky — urýchlite porozumenie.
Umožnite komplexnú laboratórnu orchestráciu, ktorá koordinuje nástroje, pracovné postupy, pohyb údajov a rozhodnutia v reálnom čase — zabezpečenie dôsledného vykonávania experimentov a spoľahlivého stupňa vedeckých pracovných postupov.
Spojte experimentálne údaje, analýzu a vedecký kontext do intuitívnych pohľadov na prvý pohľad — umožní vedcom a lídrom robiť sebavedomé rozhodnutia o odchode a určovaní priorít v rámci objavovania a vývoja.
Umožnite vedcom vizuálne vytvárať a prispôsobovať pracovné postupy naprieč rôznymi modalitami pomocou automatizácie s nízkym kódom, ktorá spája nástroje, registráciu, analýzu a AI.
Umožnite postupy FAIR dátových postupov zachytávaním štandardizovaných metaúdajov, bohatého kontextu a úplnej línie naprieč systémami — transformáciou experimentálnych údajov na dôveryhodné, strojovo použiteľné zdroje, ktoré je možné opätovne použiť na analýzu a AI.