Poenotite multimodalne podatke, umetno inteligenco in računalniško modeliranje med znanstvenimi odkritji in razvojem, da omogočite hitrejše in pametnejše odločitve ter pospešite čas pristopa na trg.
Hitrost inovacij se pospešuje hitreje, kot se lahko odzove večina organizacij, vendar je hitrost brez natančnosti odpadek. Pritisk narašča z naraščajočo kompleksnostjo izdelkov, eksplozivnim obsegom podatkov in naraščajočim nadzorom trga. Dodatni popravki izoliranih orodij in ročnih potekov dela s poskusnimi in napakami ne bodo sledili. Resnično tveganje niso konkurenti — gre za znanstveni model delovanja, ki upočasni napredek in omejuje vpliv umetne inteligence.
Organizacije, ki bodo zmagale, bodo tiste, ki združujejo globoko znanstveno razumevanje z infrastrukturo, da bi na njej delovale hitreje, bolj dosledno in obsežno. To pomeni vzpostavitev povezanega, inteligentnega znanstvenega delovnega okolja s popolno sledljivostjo od zasnove do odločitve — kjer vsak poskus postane znanje za ponovno uporabo, umetna inteligenca in simulacija pa sodelujeta, da bi hitreje prinesli prelomne inovacije na trg.
Izdatki za raziskave in razvoj naraščajo, vendar donosnost ne drži koraka. Svetovna poraba farmacevtskih raziskav in razvoja se je med letoma 2016 in 2024 povečala za 80%, vendar infrastruktura, ki bi naložbo spremenila v hitrejše odločitve, ni ohranila.
57% znanstvenikov navaja podatkovne silose kot največjo oviro za učinkovito uporabo laboratorijskih podatkov, zaradi česar je kritični vpogled ujet, umetna inteligenca pa ne more zagotoviti zanesljivih rezultatov.
Le 22% voditeljev znanosti o življenju je uspešno razširilo umetno inteligenco, le 9% pa poroča o znatnih donosih, kar poudarja nujno potrebo po strukturirani podlagi znanstvenih podatkov.
Kako lahko spremenite nepovezane znanstvene podatke v znanje, pripravljeno za večkratno uporabo, pripravljeno na umetno inteligenco, ki pospešuje odločitve in spodbuja napredek plinovoda?
Da bi pospešile inovacije, morajo organizacije preiti iz izoliranih sistemov v povezano, inteligentno znanstveno delovno okolje — takšno, ki omogoča multimodalno odkrivanje, ki temelji na umetni inteligenci, s popolno sledljivostjo od zasnove do odločitve.
Povezano okolje znanstvenih odkritij in razvoja strukturira znanstveno znanje na viru, kar omogoča umetni inteligenci in simulaciji, da delujejo na visokokakovostnih podatkih za večkratno uporabo, ki sčasoma pridobivajo vrednost.
Strukturirajte eksperimentalno znanje na viru v biologiji, kemiji in analitiki. Odpravite ročne predaje, pospešite sodelovanje in pripravite podatke za umetno inteligenco — zagotovite, da vsak poskus postane znanstveno sredstvo za večkratno uporabo.
Izkoristite digitalnega dvojčka v zgodnjem razvoju. Simulirajte molekularne interakcije in napovejte vedenje formulacije, da zmanjšate eksperimentalno breme, razširite prostor oblikovanja in izberete izbiro kandidatov za močnejše rezultate prvega človeka.
Hitreje uporabite AI za eksperimentalne podatke, bogate s kontekstom, na površinske vzorce, razložite rezultate in vodite naslednje najboljše poskuse. Povežite podatke podjetja s pomočjo grafov znanja, tako da ekipe delujejo na podlagi celovitega vpogleda - ne fragmentov.
Poenotite eksperimentalne, računalniške in analitične poteke dela v povezanem, sledljivem delovnem okolju. Meddisciplinarnim skupinam omogočite skupne poglede na multimodalne podatke in analitiko v realnem času za samozavestne odločitve o potovanjih.
Premostite vrzel med znanstvenim vpogledom in komercialno proizvodnjo s povezanim, inteligentnim delovnim okoljem.
Poenotenje znanstvenega konteksta v celotnem življenjskem ciklu raziskav in razvoja. Povežite eksperimentalne podatke, dokumente in rezultate v enotnem multimodalnem okviru, ki ohranja odnose med entitetami, vzorci, testi in instrumenti.
Prejdite od surovih podatkov do znanstvenega pomena. Uporabite AI za eksperimentalne podatke, rezultate in podporni kontekst za površinske vzorce, razložite rezultate in ustvarite interpretativne vpoglede — pospešite razumevanje.
Omogočite celovito laboratorijsko orkestracijo, ki usklajuje instrumente, poteke dela, gibanje podatkov in odločitve v realnem času — zagotovite dosledno izvajanje poskusov in zanesljivo razširjanje znanstvenih delovnih tokov.
Združite eksperimentalne podatke, analitiko in znanstveni kontekst v intuitivne poglede na prvi pogled — znanstvenikom in voditeljem omogočite, da sprejemajo samozavestne odločitve o odkrivanju in razvoju ter določajo prednostne naloge.
Omogočite znanstvenikom, da vizualno gradijo in prilagajajo poteke dela po različnih modalitetah z avtomatizacijo z nizko kodo, ki povezuje instrumente, registracijo, analitiko in umetno inteligenco.
Omogočite FAIR podatkovne prakse z zajemanjem standardiziranih metapodatkov, bogatega konteksta in popolne linije v različnih sistemih — preoblikujte eksperimentalne podatke v zaupanja vredna sredstva, ki jih je mogoče strojno uporabiti, ki jih je mogoče ponovno uporabiti za analitiko in umetno inteligenco.