Daha hızlı, daha akıllı kararları güçlendirmek ve pazara sunma süresini hızlandırmak için bilimsel keşif ve geliştirme genelinde çok modlu verileri, yapay zeka ve hesaplamalı modellemeyi birleştirin.
İnovasyon hızı, çoğu kuruluşun yanıt verebileceğinden daha hızlı hızlanıyor - ancak hassasiyet olmadan hız israftır. Artan ürün karmaşıklığı, artan veri hacimleri ve artan pazar incelemesi ile baskı artıyor. İzole edilmiş araçlara ve manuel, deneme yanılma iş akışlarına yapılan artımlı düzeltmeler ayak uydurmaz. Gerçek risk rakipler değildir - ilerlemeyi yavaşlatan ve yapay zekanın etkisini sınırlayan bilimsel bir işletim modelidir.
Kazanan kuruluşlar, derin bilimsel anlayışı altyapıyla daha hızlı, daha tutarlı ve ölçekte hareket etmek için birleştiren kuruluşlar olacaktır. Bu, tasarımdan karara kadar tam izlenebilirliğe sahip bağlantılı, akıllı bir bilimsel çalışma ortamı oluşturmak anlamına gelir - her deneyin yeniden kullanılabilir bilgi haline geldiği ve yapay zeka ve simülasyonun çığır açan yenilikleri pazara daha hızlı bir şekilde getirmek için birlikte çalıştığı.
Ar-Ge harcamaları artıyor - ancak getiriler ayak uydurmuyor. Küresel ilaç Ar-Ge harcamaları 2016 ve 2024 yılları arasında %80 arttı, ancak bu yatırımı daha hızlı kararlara dönüştürecek altyapı ayakta kalmadı.
Bilim adamlarının %57'si veri silolarını laboratuvar verilerini etkili bir şekilde kullanmanın önündeki en büyük engel olarak belirtiyor; bu da kritik içgörüleri hapsoluyor ve yapay zekanın güvenilir sonuçlar sunamamasına neden oluyor.
Yaşama bilimleri liderlerinin yalnızca% 22'si yapay zekayı başarıyla ölçeklendirdi ve sadece %9'u önemli getiriler bildirdi - bu da yapılandırılmış bir bilimsel veri temeline olan acil ihtiyacı vurguluyor.
Bağlantısız bilimsel verileri, kararları hızlandıran ve boru hattı ilerlemesini yönlendiren yeniden kullanılabilir, yapay zekaya hazır bilgiye nasıl dönüştürebilirsiniz?
İnovasyonu hızlandırmak için kuruluşlar, izole sistemlerden, tasarımdan karara kadar tam izlenebilirlikle yapay zeka destekli, simülasyon odaklı, çok modlu keşif sağlayan bağlantılı, akıllı bir bilimsel çalışma ortamına geçmelidir.
Bağlantılı bir bilimsel keşif ve geliştirme ortamı, bilimsel bilgiyi kaynağında yapılandırarak yapay zeka ve simülasyonun zaman içinde değer kazanan yüksek kaliteli, yeniden kullanılabilir veriler üzerinde çalışmasını sağlar.
Biyoloji, kimya ve analitik genelinde deneysel bilgiyi kaynakta yapılandırın. Manuel devredilmeleri ortadan kaldırın, işbirliğini ilerletin ve verileri yapay zekaya hazır hale getirerek her deneyin yeniden kullanılabilir bir bilimsel varlık haline gelmesini sağlayın.
Erken gelişimde dijital bir ikizden yararlanın. Deneysel yükü azaltmak, tasarım alanını genişletmek ve daha güçlü insanda ilk sonuçlar için aday seçimini ortadan kaldırmak için moleküler etkileşimleri simüle edin ve formülasyon davranışını tahmin edin.
Yapay zekayı bağlam açısından zengin deneysel verilere daha erken yüzey kalıplarına uygulayın, sonuçları açıklayın ve bir sonraki en iyi deneylere rehberlik edin. Kurumsal verileri bilgi grafikleri aracılığıyla bağlayın, böylece ekipler parçalara değil kapsamlı içgörüler üzerinde hareket eder.
Deneysel, hesaplamalı ve analitik iş akışlarını bağlantılı, izlenebilir bir işletim ortamında birleştirin. Disiplinler arası ekiplere çok modlu verilerin ve analitiklerin ortak, gerçek zamanlı görünümlerini sağlayın ve güvenle gitme/gitmemeye karar verin.
Bağlantılı, akıllı bir çalışma ortamı ile bilimsel içgörü ile ticari üretim arasındaki boşluğu doldurun.
Ar-Ge yaşam döngüsü boyunca bilimsel bağlamı birleştirin. Deneysel verileri, belgeleri ve sonuçları varlıklar, örnekler, tahliller ve araçlar arasındaki ilişkileri koruyan tek bir çok modlu çerçeve içinde bağlayın.
Ham verilerden bilimsel anlama geçin. Yapay zekayı deneysel verilere, sonuçlara ve yüzey kalıplarına destekleyici bağlam uygulayın, sonuçları açıklayın ve yorumlanabilir içgörüler oluşturun - anlayışı hızlandırın.
Enstrümanları, iş akışlarını, veri hareketini ve kararları gerçek zamanlı olarak koordine eden uçtan uca laboratuvar düzenlemesini sağlayarak deneylerin tutarlı bir şekilde yürütülmesini ve bilimsel iş akışlarının güvenilir bir şekilde ölçeklenmesini sağlayın.
Deneysel verileri, analitiği ve bilimsel bağlamı sezgisel, tek bakışta görünümlerde bir araya getirerek bilim adamlarının ve liderlerin keşif ve geliştirme boyunca kendinden emin gitme/gitmeyin ve önceliklendirme kararları vermelerini sağlayın.
Enstrümanları, kaydı, analitiği ve yapay zekayı birbirine bağlayan düşük kodlu otomasyonla bilim adamlarının modaliteler arasında iş akışlarını görsel olarak oluşturmalarını ve uyarlamalarını sağlayın.
Standartlaştırılmış meta verileri, zengin bağlamı ve sistemler genelinde eksiksiz soyları yakalayarak FAIR veri uygulamalarını etkinleştirin. Deneysel verileri analitik ve yapay zeka için yeniden kullanılabilen güvenilir, makine tarafından eyleme geçirilebilir varlıklara dönüştürün.