Demokratyzacja dostępu do analiz opartych na AI/ML w celu przyspieszenia optymalizacji procesów BioPharma

Projektuj, przeprowadzaj i analizuj eksperymenty i procesy na jednej platformie cyfrowej, aby uzyskać kompleksowy kontekst, widoczność, identyfikowalność i skuteczną optymalizację.

Stwórz bardziej wydajną ścieżkę do zrozumienia procesu

Wypełnienie luki w dostępie decydentów naukowych do krytycznych spostrzeżeń z danych generowanych w całym cyklu rozwoju BioPharma może potencjalnie zmienić ich zdolność do podejmowania szybszych, skutecznych decyzji w celu przyspieszenia solidnego, skalowalnego i bardziej wydajnego rozwoju procesu oraz poprawy wydajności produkcji.

Niezależnie od tego, czy dążą do lepszej optymalizacji procesów i/lub wydajności sprzętu, zapewnienia kontroli jakości procesu, czy też znalezienia krytycznej ścieżki do planowania przyszłych prac, naukowcy są utrudnieni przez słabo kontekstowe i silosowe dane, które zazwyczaj wymagają wielu narzędzi i wysokiego poziomu wiedzy specjalistycznej w zakresie statystyki i złożonej analizy do interpretacji.

W tym webinarium podzielimy się tym, w jaki sposób nowy silnik nauki o danych IDBS Polar Insight przyspiesza czas wglądu, zapewniając zaawansowane możliwości analityczne, takie jak projektowanie eksperymentów (DoE), analiza wielowymiarowa (MVA) lub genealogia linii komórkowych w formatach wizualnych łatwo dostępnych dla użytkowników końcowych.

Naukowcy mają bezpośredni dostęp do wglądu w złożone zestawy danych, które generują, dane historyczne lub dane generowane przez zespoły kuratorowane za pomocą cyfrowych przepływów pracy Polar i płynnej integracji sprzętu, tworząc bardziej wydajną ścieżkę do zrozumienia procesu.

Dowiedz się, jak to zrobić:

Projektuj, przeprowadzaj i analizuj eksperymenty i procesy na jednej platformie cyfrowej, aby uzyskać kompleksowy kontekst, widoczność, identyfikowalność i skuteczną optymalizację.
Eliminacja uciążliwego i czasochłonnego ręcznego wyrównywania i ryzyka integralności danych wynikającego z importu/eksportu zestawów danych.
Zmniejszenie zależności od specjalistycznych narzędzi analitycznych i/lub analityków danych do codziennej analizy.
Odblokowanie bardzo potrzebnego potencjału i skoncentrowanie zasobów na działaniach mających największy wpływ na jakość i wyniki.

Wyświetlanie na żądanie

Poznaj naszego prelegenta

Alberto Pascual

Dyrektor ds. nauki o danych i analiz, IDBS

Lider w dziedzinie nauki o danych i sztucznej inteligencji, pomagający firmom farmaceutycznym i biotechnologicznym w ich cyfrowej transformacji. Alberto jest doktorem bioinformatyki z wieloletnim doświadczeniem w nauce o danych i biomedycynie. W 2003 roku był współzałożycielem Integromics, startupu zajmującego się bioinformatyką. Firma otrzymała nagrodę Frost and Sullivan European Bioinformatics Project of the Year w 2007 roku. Od tego czasu zajmował wysokie stanowiska w zakresie innowacji AI i Analytics w branży. Obecnie jest dyrektorem ds. nauki o danych i analityki w IDBS, gdzie odpowiada za rozwój i realizację strategii IDBS w zakresie sztucznej inteligencji, nauki o danych i analityki w celu dostarczania nowatorskich produktów i usług naszym klientom na rynkach badań i rozwoju oraz produkcji w dziedzinie nauk przyrodniczych.