您如何將中斷連線的科學數據轉化為可重複使用的 AI 準備知識，以加速決策並推動管道進度？
為了加速創新，組織必須從隔離系統轉移到連接的智能科學作業環境，這個環境可實現 AI 驅動的模擬驅動的多模式探索，從設計到決策完全可追溯性。
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持續、公平的多模式資料擷取
在生物學，化學和分析的來源中構建實驗知識。消除手動交付、進階協同合作，並使資料成為 AI 準備，確保每個實驗都成為可重複使用的科學資產。
科學發現和開發軟件
在科學發現和開發中統一多模式資料、AI 和計算模型，以提供更快、更明智的決策並加快上市時間。
優化科學發現和發展
創新的速度比大多數組織能夠回應速度快，但沒有精確度的速度就是浪費。隨著產品複雜性的增加，數據量爆炸以及市場審查不斷增加，壓力正在增加。對隔離工具和手動試錯工作流程的增量修正將無法跟上步伐。真正的風險不是競爭對手，它是一種科學運營模式，可以減緩進度並限制人工智能的影響。
獲勝的組織將是將深入的科學理解與基礎架構結合在一起，以更快、更一致、更大規模地採取行動的組織。這意味著建立一個從設計到決策的完全可追溯性的互聯智能科學作業環境，每個實驗都會成為可重複使用的知識，而 AI 和模擬合作，以便更快地將突破性的創新帶到市場。
八成
八成 研發支出正在上升
研發支出正在上升，但回報並不跟上步伐。在 2016 年至 2024 年期間，全球製藥研發支出增長了 80%，但將這項投資轉化為更快的決策的基礎設施並未跟上。
將科學資料轉換為 AI 就緒知識
科學發現解決方案對您有什麼作用？
互聯的科學發現和開發環境將科學知識結構在源頭，使人工智能和模擬能夠在高品質、可重複使用的數據上運行，這些數據隨著時間的推移會增加價值。
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多規模矽晶體建模
在早期開發中利用數位雙胞胎。模擬分子互動並預測配方行為，以減少實驗負擔，擴大設計空間並降低候選人選擇，以獲得更強大的人體中首次結果。
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AI 技術的知識管理
將 AI 應用於上下文豐富的實驗資料，更快地進行表面模式，解釋結果並指導下一個最佳實驗。透過知識圖形連接企業資料，讓團隊根據全面的洞察力採取行動，而不是片段。
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綜合跨學科協作
在連線、可追蹤的作業環境中統一實驗、計算和分析工作流程。為跨領域團隊提供共用、即時的多模式資料和分析視圖，以便自信地進行決定。
改變您的研發以釋放可擴展的創新
通過互聯的智能操作環境，彌合科學洞察和商業生產之間的差距。
統一的多模式前後關聯
整個研發生命週期整合科學背景。在單一多模式架構中連接實驗資料、文件和結果，以保留實體、樣本、分析和儀器之間的關係。
AI 輔助洞察
從原始數據轉為科學意義。將 AI 應用於實驗資料、結果和支援前後關聯，以表面模式、解釋結果並產生可解釋的見解，加速了解。
智能化實驗室協調
實現端對端實驗室協調，即時協調儀器、工作流程、資料移動和決策，確保實驗一致執行，並且科學工作流程可靠地擴展。
視覺決策支援
將實驗資料、分析和科學背景整合成直觀、一目了然的觀點，讓科學家和領導者能夠在探索和開發中做出自信的行動/禁止和優先決定。
低程式碼科學工作流程
透過低程式碼自動化，讓科學家能夠透過連接儀器、註冊、分析和 AI 的低程式碼自動化，以視覺化方式建立和調整工作流程。
公平、可重複使用的科學資料
透過擷取標準化中繼資料、豐富的前後關聯和跨系統完整的系統來實現 FAIR 資料做法，將實驗資料轉換為可靠的機器操作資產，並可重複使用於分析和 AI。