Об'єднайте мультимодальні дані, штучний інтелект та обчислювальне моделювання в рамках наукових відкриттів та розробок, щоб забезпечити швидші та розумніші рішення та прискорити час виходу на ринок.
Темпи інновацій прискорюються швидше, ніж можуть реагувати більшість організацій, але швидкість без точності - марна трата. Тиск зростає зі збільшенням складності продукції, вибуховими обсягами даних та зростаючим контролем ринку. Інкрементальні виправлення ізольованих інструментів та ручних робочих процесів спроб і помилок не будуть йти в ногу. Реальний ризик не є конкурентами — це наукова операційна модель, яка уповільнює прогрес і обмежує вплив штучного інтелекту.
Організації, які виграють, будуть ті, які поєднують глибоке наукове розуміння з інфраструктурою, щоб діяти на ньому швидше, послідовніше та масштабніше. Це означає створення підключеного, інтелектуального наукового операційного середовища з повною простежуваністю від проектування до прийняття рішення - де кожен експеримент стає знаннями для багаторазового використання, а штучний інтелект та моделювання працюють разом, щоб швидше вивести новаторські інновації на ринок.
Витрати на НДДКР зростають, але прибутковість не йде в ногу. Світові витрати на дослідження та розробки у фармацевтиці зросли на 80% між 2016 та 2024 роками, проте інфраструктура для перетворення цих інвестицій у швидші рішення не встигла відставати.
57% вчених називають силоси даних найбільшим бар'єром для ефективного використання лабораторних даних - залишаючи критичне розуміння в пастці, а штучний інтелект не може забезпечити надійні результати.
Лише 22% лідерів наук про життя успішно масштабували AI, і лише 9% повідомляють про значні прибутки, що підкреслює нагальну потребу у структурованому фундаменті наукових даних.
Як ви можете перетворити відключені наукові дані на багаторазові знання, готові до штучного інтелекту, які прискорюють прийняття рішень та стимулюють прогрес конвеєра?
Щоб прискорити інновації, організації повинні перейти від ізольованих систем до підключеного, інтелектуального наукового операційного середовища - такого, яке забезпечує мультимодальне відкриття на основі штучного інтелекту, кероване моделюванням, з повною відстежуваністю від проектування до прийняття рішень.
Пов'язане середовище наукових відкриттів та розробок структурує наукові знання біля джерела, що дозволяє штучному інтелекту та моделюванню працювати на високоякісних, багаторазових даних, які з часом збільшують цінність.
Структуруйте експериментальні знання біля джерела з біології, хімії та аналітики. Усуньте ручні передачі, покращуйте співпрацю та зробіть дані готовими до штучного інтелекту — гарантуючи, що кожен експеримент стає науковим активом багаторазового використання.
Використовуйте цифрового близнюка на ранньому етапі розвитку. Імітуйте молекулярні взаємодії та прогнозуйте поведінку формулювання, щоб зменшити експериментальне навантаження, розширити простір проектування та зменшити відбір кандидатів для більш сильних результатів першого в людині.
Застосовуйте AI до багатих контекстом експериментальних даних до поверхневих шаблонів швидше, пояснюйте результати та керуйте наступними найкращими експериментами. Підключіть корпоративні дані за допомогою графіків знань, щоб команди діяли на основі всебічного розуміння, а не фрагментів.
Уніфікуйте експериментальні, обчислювальні та аналітичні робочі процеси в підключеному, відстежуваному операційному середовищі. Надайте міждисциплінованим командам спільні перегляди мультимодальних даних та аналітики в режимі реального часу для впевнених рішень щодо вхід/заборони.
Подолите розрив між науковим розумінням та комерційним виробництвом за допомогою підключеного, інтелектуального операційного середовища.
Об'єднайте науковий контекст протягом життєвого циклу досліджень та розробок. Підключіть експериментальні дані, документи та результати в єдиній мультимодальній системі, яка зберігає взаємозв'язки між об'єктами, вибірками, аналізами та інструментами.
Перейдіть від необроблених даних до наукового значення. Застосовуйте AI до експериментальних даних, результатів та допоміжного контексту до поверхневих шаблонів, пояснюйте результати та генеруйте інтерпретовану інформацію - прискорюючи розуміння.
Увімкніть комплексну лабораторну оркестровку, яка координує інструменти, робочі процеси, переміщення даних та рішення в режимі реального часу, забезпечуючи послідовне виконання експериментів та надійне масштабування наукових робочих процесів.
Об'єднайте експериментальні дані, аналітику та науковий контекст у інтуїтивно зрозумілі погляди на перший погляд - дозволяючи вченим та лідерам приймати впевнені рішення щодо відходу та відміни пріоритетів у відкритті та розробці.
Дозвольте вченим візуально створювати та адаптувати робочі процеси в різних модальностях за допомогою автоматизації з низьким кодом, яка з'єднує інструменти, реєстрацію, аналітику та штучний інтелект.
Забезпечуйте практику FAIR щодо даних, збираючи стандартизовані метадані, багатий контекст та повну лінію між системами, перетворюючи експериментальні дані на надійні ресурси, придатні для машинної дії, які можна повторно використовувати для аналітики та штучного інтелекту.