人工知能はライフサイエンスのあり方を一新しつつありますが、製薬企業の研究所におけるAIへの投資の多くは、真の価値が創出される分野を見落としています。今回の「Lab of the Future 2026」基調講演において、IDBSのバリューストリーム・ディレクターであるマーク・スミス氏は、業界の カスタムAIモデルを優先する傾向 そして、別の競争優位性を主張している： 運用データ基盤. 

マークは、実験室での実体験や実例を基に、なぜ科学者の90％近くが――つまり、 実は 運用現場や規制対象の研究所で働く人々――彼らを支援するAIが必要だ 実験を時間通りに実施し、機器や在庫を管理し、日々の業務上の摩擦を軽減する. 。AIに次の画期的な発見を求めようとするよりも、より現実的な問いは次のようになる： このアッセイは、実際に火曜日に実施できますか？ 

このセッションでは、マークが、実験中心のシステムから全社的なオペレーショナル・インテリジェンスへの移行が、いかにして真の投資対効果をもたらすかを解説します。によって 科学的データと運用データの統合, 、以下を含む 在庫状況、機器の利用可能状況、作業需要、および実験期間, 研究所は 文脈 AIは、実用的かつ信頼性の高い回答をリアルタイムで提供する必要があります。その結果、計画の策定が改善され、ボトルネックが減少するとともに、コンプライアンスが向上し、研究室の管理者や研究者双方にとって、日々の業務体験が大幅に向上します。.

このセッションをご覧いただき、信頼性の高いデータがどのようにAIを活用し、実験室業務全般に実用的な価値をもたらすのかをご確認ください。* 

* 以下のプレゼンテーションは、IDBSの製品に関する一般的な方向性を概説することを目的としています。これはあくまで情報提供を目的としたものであり、IDBSによるいかなる資料、コード、または機能の提供を約束するものではありません。​​本プレゼンテーションの内容は、購入の決定を行う際の根拠として依拠すべきではなく、いかなる契約にも組み込むことはできません。. 製品機能の開発およびリリース時期は、IDBSの単独の裁量に委ねられています。​