Förena multimodala data, AI och beräkningsmodellering över vetenskaplig upptäckt och utveckling för att möjliggöra snabbare, smartare beslut och påskynda time-to-market.
Innovationstakten accelererar snabbare än de flesta organisationer kan svara på — men hastighet utan precision är slöseri. Trycket ökar med ökande produktkomplexitet, exploderande datamängder och växande marknadskontroll. Inkrementella korrigeringar av isolerade verktyg och manuella försök och fel-arbetsflöden kommer inte att hålla jämna steg. Den verkliga risken är inte konkurrenterna — det är en vetenskaplig verksamhetsmodell som bromsar framstegen och begränsar effekterna av AI.
De organisationer som vinner kommer att vara de som kombinerar djup vetenskaplig förståelse med infrastrukturen för att agera snabbare, mer konsekvent och i stor skala. Det innebär att skapa en uppkopplad, intelligent vetenskaplig driftsmiljö med full spårbarhet från design till beslut — där varje experiment blir återanvändbar kunskap, och AI och simulering arbetar tillsammans för att föra banbrytande innovationer till marknaden snabbare.
Utgifterna för FoU ökar — men avkastningen håller inte jämna steg. De globala läkemedelsutgifterna för FoU ökade med 80% mellan 2016 och 2024, men infrastrukturen för att omvandla den investeringen till snabbare beslut har inte hållit jämna steg.
57% av forskarna nämner datasilor som det största hindret för att använda laboratoriedata effektivt, vilket gör att kritisk insikt fångas och AI inte kan leverera tillförlitliga resultat.
Endast 22% av ledarna inom biovetenskap har framgångsrikt skalat AI, och bara 9% rapporterar betydande avkastning - vilket belyser det akuta behovet av en strukturerad vetenskaplig datafond.
Hur kan du förvandla frånkopplade vetenskapliga data till återanvändbar, AI-klar kunskap som påskyndar beslut och driver utvecklingen av pipeline?
För att påskynda innovationen måste organisationer byta från isolerade system till en uppkopplad, intelligent vetenskaplig driftsmiljö — en som möjliggör AI-driven, simuleringsdriven, multimodal upptäckt med full spårbarhet från design till beslut.
En sammankopplad vetenskaplig upptäckt och utvecklingsmiljö strukturerar vetenskaplig kunskap vid källan, vilket gör det möjligt för AI och simulering att fungera på högkvalitativa, återanvändbara data som ökar i värde över tid.
Strukturera experimentell kunskap vid källan över biologi, kemi och analys. Eliminera manuella överlämningar, främja samarbetet och gör data AI-redo — se till att varje experiment blir en återanvändbar vetenskaplig tillgång.
Utnyttja en digital tvilling i tidig utveckling. Simulera molekylära interaktioner och förutsäga formuleringsbeteende för att minska experimentell börda, utöka designutrymmet och riskera kandidatval för starkare första-i-mänskliga resultat.
Tillämpa AI på kontextrika experimentella data på ytmönster tidigare, förklara resultat och vägleda näst bästa experiment. Anslut företagsdata genom kunskapsgrafer så att team agerar utifrån omfattande insikter — inte fragment.
Förena experimentella, beräkningsmässiga och analytiska arbetsflöden i en ansluten, spårbar driftsmiljö. Ge tvärvetenskapliga team delade realtidsvyer av multimodala data och analyser för säkra beslut om att gå och inte gå.
Överbrygga klyftan mellan vetenskaplig insikt och kommersiell produktion med en uppkopplad, intelligent driftsmiljö.
Förena vetenskapligt sammanhang över hela FoU-livscykeln. Anslut experimentella data, dokument och resultat inom ett enda multimodalt ramverk som bevarar relationer mellan enheter, prover, analyser och instrument.
Gå från rådata till vetenskaplig mening. Tillämpa AI på experimentella data, resultat och stödjande sammanhang för ytmönster, förklara resultat och generera tolkbara insikter - påskynda förståelsen.
Aktivera heltäckande laboratorieorkestrering som samordnar instrument, arbetsflöden, datarörelser och beslut i realtid — se till att experimenten utförs konsekvent och vetenskapliga arbetsflöden skalas tillförlitligt.
Samla experimentella data, analyser och vetenskapligt sammanhang till intuitiva översiktsvyer — vilket gör det möjligt för forskare och ledare att fatta säkra go/no-go- och prioriteringsbeslut inom upptäckter och utveckling.
Gör det möjligt för forskare att visuellt bygga och anpassa arbetsflöden över olika modaliteter med automatisering med låg kod som kopplar samman instrument, registrering, analys och AI.
Aktivera FAIR-datapraxis genom att fånga standardiserade metadata, rikt sammanhang och fullständig härstamning över system — omvandla experimentella data till pålitliga, maskinhandlingsbara tillgångar som kan återanvändas för analys och AI.