Η IDBS βοηθά τους οργανισμούς βιοεπιστημών να οικοδομήσουν Θεμέλια δεδομένων που είναι έτοιμα για τεχνητή νοημοσύνη, με βάση το πλαίσιο, έτσι ώστε να μπορείτε να κλιμακώσετε τις πρωτοβουλίες ΤΝ με αυτοπεποίθηση, ενώ παράλληλα να ικανοποιείτε τις κανονιστικές προσδοκίες.
Δείτε τι μπορείτε να επιτύχετε όταν η τεχνητή νοημοσύνη βασίζεται σε δεδομένα που δίνουν προτεραιότητα στο πλαίσιο.*
Σε πολλούς οργανισμούς βιοφαρμακευτικής, τα επιστημονικά δεδομένα βρίσκονται σε διαφορετικές πηγές και είναι απομονωμένα, συχνά αδόμητα. Τα δεδομένα που παράγονται σε διάφορα πειράματα, όργανα και ομάδες σπάνια είναι δομημένα ή πλαισιωμένα με τρόπο που να τα καθιστά αξιοποιήσιμα για την τεχνητή νοημοσύνη. Καθώς τα δεδομένα κινούνται μέσω των εργαστηριακός βρόχος από το πείραμα στην ανάλυση, κριτική πλαίσιο, μεταδεδομένα και προέλευση συχνά χάνονται και σπασίματα γενεαλογίας στο υγρό εργαστήριο, στο ξηρό εργαστήριο και στα μεταγενέστερα περιβάλλοντα δεδομένων.
Στη συνέχεια, οι ομάδες ξοδεύουν σημαντικό χρόνο καθαρισμός, συμφιλίωση και επαλήθευση κατακερματισμένα δεδομένα από πολλαπλά σιλό, προτού μπορέσουν να εμπιστευτούν την ΤΝ. Αυτό έχει ως αποτέλεσμα τη χειροκίνητη επαλήθευση, το λειτουργικό κόστος και τον αυξημένο ρυθμιστικό κίνδυνο, ιδίως σε GxP περιβάλλοντα.
Ισχυρές πρακτικές δεδομένων, ευθυγραμμισμένες με ALCOA++ και FAIR αρχές, αποτελούν συχνά προαπαιτούμενα για να καταστούν τα σύνολα επιστημονικών δεδομένων επαναχρησιμοποιήσιμα, διαλειτουργικά και κλιμακούμενα για την ΤΝ.
Όταν τα επιστημονικά δεδομένα που είναι έτοιμα για τεχνητή νοημοσύνη επιμελούνται, οι οργανισμοί είναι σε θέση να εξυπηρετούν μόνοι τους τις ανάγκες τους σε δεδομένα.
AI-ready data foundations begin with connected data. Polar’s integrations framework brings data from laboratory instruments, enterprise systems and databases into a shared data backbone, where it can be combined with scientific context and metadata. By reducing manual transcription and maintaining traceability and data integrity as data moves from lab workflows into analytics and AI environments, Polar helps create a trusted, reusable foundation for AI at scale in GxP and non-GxP environments.
Η δημιουργία δεδομένων έτοιμων για ΤΝ ξεκινά από τη στιγμή της δημιουργίας τους, όταν τα επιστημονικά αποτελέσματα, το πλαίσιο και η γενεαλογία καταγράφονται και μεταφέρονται απρόσκοπτα μαζί με τα δεδομένα στο μοντέλο ΤΝ της επιλογής τους.
Το IDBS Polar παρέχει ένα δίκτυο δεδομένων με βάση το περιεχόμενο που διατηρεί το νόημα, την προέλευση και την ιχνηλασιμότητα από την εκτέλεση του εργαστηρίου μέχρι την ανάλυση και την τεχνητή νοημοσύνη.
Η αποτελεσματική τεχνητή νοημοσύνη ξεκινά με δεδομένα που βασίζονται στο πλαίσιο.
Αξιολογήστε κατά πόσον τα θεμέλια δεδομένων σας υποστηρίζουν το πλαίσιο χρήσης, την ιχνηλασιμότητα και την εποπτεία βάσει κινδύνου για την ΤΝ σε κλίμακα.
Κάντε σαφή τον σκοπό και το πεδίο εφαρμογής, ώστε τα δεδομένα να παραμένουν επαναχρησιμοποιήσιμα σε όλες τις περιπτώσεις χρήσης ΤΝ.
Το Polar συνδέει διεργασίες, δείγματα, συστήματα και όργανα, ώστε το πλαίσιο να μεταφέρεται στην ανάλυση και την τεχνητή νοημοσύνη.
Διατήρηση της δυνατότητας επαλήθευσης της προέλευσης από την πηγή έως την απόφαση σε ρυθμιζόμενα περιβάλλοντα.
Το Polar υποστηρίζει την ιχνηλασιμότητα, την έκδοση και την έτοιμη για επιθεώρηση αναφορά για επανεξέταση και επαναχρησιμοποίηση.
Αντιστοίχιση της επικύρωσης και της παρακολούθησης με την επιρροή του μοντέλου και τη συνέπεια της απόφασης.
Το Polar υποστηρίζει διαδρομές ελέγχου, χειρισμό εξαιρέσεων και εποπτεία ανάλογου κινδύνου στις ροές εργασίας GxP.
*Σύντομα διαθέσιμο! Το παραπάνω βίντεο περιγράφει προϊόντα και χαρακτηριστικά που βρίσκονται επί του παρόντος σε φάση ανάπτυξης και δεν είναι διαθέσιμα αυτή τη στιγμή. Η περιγραφή αυτή παρέχεται αποκλειστικά για ενημερωτικούς σκοπούς και δεν αποτελεί προσφορά πώλησης, πρόσκληση για υποβολή προσφοράς αγοράς ή δέσμευση για την παράδοση οποιουδήποτε προϊόντος, χαρακτηριστικού ή λειτουργικότητας.
Η IDBS έχει περάσει δεκαετίες σχεδιάζοντας πλατφόρμες δεδομένων για ρυθμιζόμενα επιστημονικά περιβάλλοντα όπου καταγωγή, πλαίσιο και εμπιστοσύνη είναι αδιαπραγμάτευτα. Η προσέγγισή μας στην ΤΝ αντανακλά αυτή την πραγματικότητα: ξεκινήστε με βάσεις δεδομένων στις οποίες μπορούν να βασιστούν οι επιστήμονες, οι επιστήμονες δεδομένων και οι ρυθμιστικές αρχές.
Το IDBS Polar παρέχει ένα αξιόπιστο, πρωτογενές δίκτυο δεδομένων με βάση το πλαίσιο που συνδέει την εκτέλεση του εργαστηρίου, ιδέες και την ΤΝ, διατηρώντας παράλληλα την επιστημονική ακεραιότητα και συμμόρφωση.
Τα επιστημονικά δεδομένα που δίνουν προτεραιότητα στο πλαίσιο είναι απαραίτητα για αξιόπιστες αναλύσεις και τεχνητή νοημοσύνη, καθώς τα μοντέλα χρειάζονται πειραματικό νόημα και όχι απλώς αποτελέσματα.
Τα δεδομένα «Context‑First» διατηρούν το πλήρες πειραματικό πλαίσιο παράλληλα με τα αποτελέσματα, συμπεριλαμβανομένων των πρωτοκόλλων, των μεθόδων, των συνθηκών, των οργάνων, των δειγμάτων και των σχολίων. Αυτό εξασφαλίζει ότι τα δεδομένα μπορούν να γίνουν κατανοητά, να επαναχρησιμοποιηθούν και να επικυρωθούν πολύ καιρό μετά τη δημιουργία τους.
Όσον αφορά την τεχνητή νοημοσύνη και τις προηγμένες αναλύσεις, το πλαίσιο επιτρέπει την ιχνηλασιμότητα, την αναπαραγωγιμότητα και την εξηγήσιμότητα. Αυτές αποτελούν κρίσιμες απαιτήσεις σε ρυθμιζόμενα περιβάλλοντα και περιβάλλοντα GxP, όπου η κατανόηση του τρόπου με τον οποίο προέκυψε ένα αποτέλεσμα είναι εξίσου σημαντική με το ίδιο το αποτέλεσμα.
Η πλατφόρμα IDBS Polar εφαρμόζει μια προσέγγιση «Context-First» σε όλο τον κύκλο ζωής των επιστημονικών δεδομένων, καταγράφοντας το δομημένο πλαίσιο κατά τη διάρκεια της εργασίας και διατηρώντας το καθώς τα δεδομένα μεταφέρονται από το εργαστήριο προς την κατάρτιση εκθέσεων, τις περαιτέρω αναλύσεις και τις εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης.
https://www.idbs.com/polar/
