Thống nhất dữ liệu đa phương thức, AI và mô hình tính toán trong quá trình khám phá và phát triển khoa học để trao quyền cho các quyết định nhanh hơn, thông minh hơn và đẩy nhanh thời gian đưa ra thị trường.
Tốc độ đổi mới đang tăng nhanh hơn so với hầu hết các tổ chức có thể đáp ứng - nhưng tốc độ không có độ chính xác là lãng phí. Áp lực đang gia tăng với sự phức tạp của sản phẩm ngày càng tăng, khối lượng dữ liệu bùng nổ và sự giám sát thị trường ngày càng tăng. Các bản sửa lỗi gia tăng cho các công cụ riêng biệt và quy trình làm việc thủ công, thử và lỗi sẽ không theo kịp. Rủi ro thực sự không phải là đối thủ cạnh tranh - nó là một mô hình hoạt động khoa học làm chậm tiến trình và hạn chế tác động của AI.
Các tổ chức chiến thắng sẽ là những tổ chức kết hợp sự hiểu biết khoa học sâu sắc với cơ sở hạ tầng để hành động nhanh hơn, nhất quán hơn và quy mô lớn hơn. Điều đó có nghĩa là thiết lập một môi trường hoạt động khoa học thông minh, kết nối với khả năng truy xuất nguồn gốc đầy đủ từ thiết kế đến quyết định - nơi mọi thử nghiệm trở thành kiến thức có thể tái sử dụng, và AI và mô phỏng làm việc cùng nhau để mang những đổi mới đột phá ra thị trường nhanh hơn.
Chi tiêu R&D đang tăng lên - nhưng lợi nhuận không theo kịp. Chi tiêu nghiên cứu và phát triển dược phẩm toàn cầu đã tăng 80% từ năm 2016 đến năm 2024, nhưng cơ sở hạ tầng để biến khoản đầu tư đó thành các quyết định nhanh hơn vẫn chưa theo kịp.
57% các nhà khoa học cho rằng các kho dữ liệu là rào cản lớn nhất đối với việc sử dụng dữ liệu phòng thí nghiệm một cách hiệu quả - khiến thông tin chi tiết quan trọng bị mắc kẹt và AI không thể cung cấp kết quả đáng tin cậy.
Chỉ 22% các nhà lãnh đạo khoa học đời sống đã mở rộng quy mô thành công AI và chỉ 9% báo cáo lợi nhuận đáng kể - nhấn mạnh nhu cầu cấp bách về một nền tảng dữ liệu khoa học có cấu trúc.
Làm thế nào bạn có thể biến dữ liệu khoa học bị ngắt kết nối thành kiến thức có thể tái sử dụng, sẵn sàng cho AI giúp đẩy nhanh các quyết định và thúc đẩy tiến trình đường ống?
Để thúc đẩy đổi mới, các tổ chức phải chuyển từ các hệ thống biệt lập sang môi trường hoạt động khoa học thông minh, kết nối - một môi trường cho phép khám phá đa phương thức, dựa trên mô phỏng, dựa trên AI với khả năng truy xuất nguồn gốc đầy đủ từ thiết kế đến quyết định.
Một môi trường phát triển và khám phá khoa học được kết nối cấu trúc kiến thức khoa học tại nguồn, cho phép AI và mô phỏng hoạt động trên dữ liệu chất lượng cao, có thể tái sử dụng có giá trị theo thời gian.
Cấu trúc kiến thức thực nghiệm tại nguồn trên sinh học, hóa học và phân tích. Loại bỏ việc bàn giao thủ công, tăng cường hợp tác và làm cho dữ liệu sẵn sàng cho AI - đảm bảo mọi thử nghiệm đều trở thành tài sản khoa học có thể tái sử dụng.
Tận dụng một cặp song sinh kỹ thuật số trong quá trình phát triển ban đầu. Mô phỏng các tương tác phân tử và dự đoán hành vi công thức để giảm gánh nặng thử nghiệm, mở rộng không gian thiết kế và lựa chọn ứng cử viên ngăn chặn để có kết quả đầu tiên ở người mạnh hơn.
Áp dụng AI vào dữ liệu thử nghiệm phong phú theo ngữ cảnh để tạo ra các mẫu bề mặt sớm hơn, giải thích kết quả và hướng dẫn các thí nghiệm tốt nhất tiếp theo. Kết nối dữ liệu doanh nghiệp thông qua đồ thị kiến thức để các nhóm hành động dựa trên thông tin chi tiết toàn diện - không phải các đoạn.
Thống nhất quy trình làm việc thử nghiệm, tính toán và phân tích trong một môi trường hoạt động được kết nối, có thể truy xuất nguồn gốc. Cung cấp cho các nhóm đa lĩnh vực quan điểm chia sẻ, theo thời gian thực về dữ liệu và phân tích đa phương thức để có quyết định đi hoặc không đi một cách tự tin.
Thu hẹp khoảng cách giữa hiểu biết khoa học và sản xuất thương mại với môi trường hoạt động thông minh, kết nối.
Thống nhất bối cảnh khoa học trong suốt vòng đời R & D. Kết nối dữ liệu, tài liệu và kết quả thử nghiệm trong một khuôn khổ đa phương thức duy nhất bảo tồn các mối quan hệ giữa các thực thể, mẫu, xét nghiệm và công cụ.
Chuyển từ dữ liệu thô đến ý nghĩa khoa học. Áp dụng AI vào dữ liệu thử nghiệm, kết quả và bối cảnh hỗ trợ để hiển thị các mẫu, giải thích kết quả và tạo ra những hiểu biết có thể diễn giải - tăng tốc độ hiểu biết.
Cho phép sắp xếp phòng thí nghiệm đầu cuối để điều phối các công cụ, quy trình công việc, chuyển động dữ liệu và quyết định trong thời gian thực - đảm bảo các thí nghiệm được thực hiện nhất quán và quy trình công việc khoa học có quy mô đáng tin cậy.
Tập hợp dữ liệu thực nghiệm, phân tích và bối cảnh khoa học thành các quan điểm trực quan, trong nháy mắt - cho phép các nhà khoa học và nhà lãnh đạo tự tin đưa ra các quyết định đi hoặc không đi và ưu tiên trong quá trình khám phá và phát triển.
Cho phép các nhà khoa học xây dựng trực quan và điều chỉnh quy trình công việc trên các phương thức với tự động hóa mã thấp kết nối các công cụ, đăng ký, phân tích và AI.
Cho phép thực hành dữ liệu FAIR bằng cách thu thập siêu dữ liệu tiêu chuẩn hóa, bối cảnh phong phú và dòng dõi hoàn chỉnh trên các hệ thống - chuyển đổi dữ liệu thử nghiệm thành các tài sản đáng tin cậy, có thể hoạt động bằng máy có thể được sử dụng lại để phân tích và AI.