IDBS palīdz dzīvības zinātņu organizācijām veidot Mākslīgajam intelektam piemēroti, uz kontekstu orientēti datu pamati, lai jūs varētu droši paplašināt mākslīgā intelekta iniciatīvas, vienlaikus izpildot normatīvo aktu prasības.
Uzziniet, ko varat sasniegt, ja mākslīgais intelekts balstās uz konteksta orientētiem datiem.*
Daudzās biofarmācijas organizācijās zinātniskie dati ir no dažādiem avotiem, un tie ir atsevišķi, bieži vien nestrukturēti. Dati, kas iegūti no eksperimentiem, instrumentiem un komandām, reti tiek strukturēti vai kontekstualizēti tā, lai tos varētu izmantot mākslīgajam intelektam. Tā kā dati pārvietojas caur laboratorijas cilpa no eksperimenta līdz analīzei, kritiska konteksts, metadati un izcelsme bieži tiek zaudēti un ciltskārtas pārrāvumi mitrā laboratorijā, sausā laboratorijā un pakārtotajās datu vidēs.
Tad komandas pavada daudz laika tīrīšana, saskaņošana un verifikācija. sadrumstalotus datus no vairākiem blokiem, pirms tos var uzticēt mākslīgajam intelektam. Tas rada manuālu verifikāciju, darbības izmaksas un paaugstinātu regulatīvo risku, jo īpaši attiecībā uz GxP vide.
Stingra datu apstrādes prakse, kas saskaņota ar ALCOA++ un FAIR principi bieži vien ir priekšnoteikums, lai zinātnisko datu kopas padarītu atkārtoti izmantojamas, sadarbspējīgas un mērogojamas mākslīgā intelekta vajadzībām.
Ja tiek kurēti zinātniski AI gatavi dati, organizācijas var pašapkalpoti apmierināt savas datu vajadzības.
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.
Mākslīgajam intelektam piemērotu datu veidošana sākas jau to radīšanas brīdī, kad tiek fiksēti zinātniskie rezultāti, konteksts un izcelsme, un tie kopā ar datiem tiek nemanāmi iestrādāti izvēlētajā mākslīgā intelekta modelī.
IDBS Polar nodrošina datu pamattīklu, kas orientēts uz kontekstu kas saglabā nozīmi, izcelsmi un izsekojamību no laboratorijas izpildes līdz analītikai un mākslīgajam intelektam.
Efektīvs mākslīgais intelekts sākas ar konteksta datiem.
Novērtējiet, vai jūsu datu fondi nodrošina lietojuma kontekstu, izsekojamību un uz risku balstītu uzraudzību mākslīgajam intelektam lielā mērogā.
Skaidri formulējiet mērķi un darbības jomu, lai datus varētu atkārtoti izmantot visos mākslīgā intelekta izmantošanas gadījumos.
Polar sasaista procesus, paraugus, sistēmas un instrumentus, lai konteksts pārietu analīzē un mākslīgajā intelektā.
Regulētās vidēs nodrošiniet, lai izcelsmes apliecinājums būtu pārbaudāms no avota līdz lēmumam.
Polar atbalsta izsekojamību, versiju veidošanu un pārskatīšanai un atkārtotai izmantošanai sagatavotus pārbaudes ziņojumus.
Validācijas un monitoringa saskaņošana ar modeļa ietekmi un lēmumu sekām.
Polar atbalsta revīzijas liecības, izņēmumu apstrādi un riska samērīgu uzraudzību GxP darba plūsmās.
*Drīzumā! Augšminētajā videoklipā ir aprakstīti produkti un funkcijas, kas pašlaik atrodas izstrādes stadijā un vēl nav pieejami. Šis apraksts ir sniegts vienīgi informatīviem nolūkiem un nav uzskatāms par piedāvājumu pārdot, aicinājumu iesniegt pirkšanas piedāvājumu vai saistībām piegādāt jebkādu produktu, funkciju vai funkcionalitāti.
IDBS gadu desmitiem ir strādājusi, izstrādājot datu platformas regulētām zinātniskajām vidēm, kur izcelsme, konteksts un uzticēšanās nav apspriežamas. Mūsu pieeja mākslīgajam intelektam atspoguļo šo realitāti: jāsāk ar datu pamatiem, uz kuriem var paļauties zinātnieki, datu zinātnieki un regulatori.
IDBS Polar nodrošina uzticamu, uz kontekstu orientētu datu mugurkaulu kas savieno laboratorijas izpildi, ieskats un mākslīgo intelektu, vienlaikus saglabājot zinātnisko integritāti un atbilstību.
„Context‑First“ zinātniskie dati ir būtiski uzticamai analītikai un mākslīgajam intelektam, jo modeļiem ir nepieciešama eksperimentālā nozīme, nevis tikai rezultāti.
„Context‑First“ dati saglabā ne tikai rezultātus, bet arī pilnu eksperimenta kontekstu, tostarp protokolus, metodes, apstākļus, instrumentus, paraugus un anotācijas. Tas nodrošina, ka datus var izprast, atkārtoti izmantot un validēt arī ilgu laiku pēc to iegūšanas.
Mākslīgā intelekta un uzlabotās analītikas jomā konteksts nodrošina izsekojamību, reproducējamību un izskaidrojamību. Tās ir būtiskas prasības regulētās un GxP vidēs, kur izpratne par to, kā rezultāts tika iegūts, ir tikpat svarīga kā pats rezultāts.
Platforma IDBS Polar ievieš „Context-First“ pieeju visā zinātnisko datu aprites ciklā, reģistrējot strukturētu kontekstu darba veikšanas brīdī un saglabājot to, kamēr dati tiek pārvietoti no laboratorijas uz pārskatu sagatavošanu, turpmāko analīzi un mākslīgā intelekta lietojumprogrammām.
https://www.idbs.com/polar/
