I+D digital

Las métricas de precisión clásicas asumen una respuesta correcta por pregunta. Los modelos de lenguaje (LLM) y la inteligencia artificial agente rompen esa suposición. Conozca los enfoques de evaluación que están surgiendo para la inteligencia artificial científica.

Las herramientas de inteligencia artificial son vitales para la búsqueda de patentes, pero deben tener acceso a datos estructurados e indexados para devolver resultados fiables y completos.

La integridad y armonización de los datos proporcionan a los modelos de conjunto, los modelos de lenguaje extensos (LLM) y otros tipos de sistemas de inteligencia artificial datos correctos y coherentes para su uso en la investigación científica.

Los equipos de R&D científico se enfrentan a barreras reales para la adopción de la inteligencia artificial. Aprenda cómo los datos estructurados, la colaboración de expertos y el marco del Triángulo del Éxito impulsan una madurez significativa de la inteligencia artificial.

Las soluciones basadas en inteligencia artificial ofrecen un gran potencial para acelerar la innovación científica, pero existen hitos clave que las organizaciones deben alcanzar antes de poder superar la fase piloto. Estos cinco indicadores son los pilares de la preparación para la inteligencia artificial.

La capacidad de la visión artificial basada en la IA para analizar conjuntos de datos visuales supone más rapidez en cualquier campo que utilice imágenes, es decir, en todos los campos científicos de hoy.

Descubra cómo los modelos de conjuntos —la misma técnica de IA que respalda las recomendaciones de películas— están transformando la investigación científica y la búsqueda del estado de la técnica.

¿Qué nos puede decir un análisis de más de 310.000 artículos y patentes sobre el auge de la inteligencia artificial para la ciencia? Conozca la integración de la inteligencia artificial en la investigación científica, con orientación para investigadores, instituciones y responsables de políticas.

Descubra cómo la evolución de la tecnología basada en inteligencia artificial está abriendo nuevas posibilidades en campos científicos que van desde la medicina personalizada hasta la petroquímica.

Descubra cómo la armonización de datos humanos potencia el descubrimiento de fármacos al mejorar los modelos predictivos, reducir errores y acelerar los avances.

Descubra cómo la inteligencia artificial en la industria farmacéutica puede mejorar el reposicionamiento de fármacos aprovechando los datos oscuros, garantizando la diversidad de los datos y mejorando su calidad.

Why are there no FDA approved TBK1 (TANK-binding kinase) inhibitors on the market, despite the key role it plays in the pathophysiology of many diseases.

How QSAR modeling and machine learning identify potential new drug compounds for kinase inhibitors

Combining advanced technologies with human curation identifies emerging trends in nanotechnology research.

Revelar la funcionalidad del motor de búsqueda que equilibra la amplitud y la precisión para una investigación científica efectiva.

Learn how emerging trends in AI are impacting CBRNE threat detection and mitigation.

Data-driven technologies play a pivotal role in swift analysis and quick response to chemical threats.

Discover how AI in the food industry is transforming production, innovation, and sustainability. Learn how AI can help you create smarter and more efficient food solutions.

AI is redefining natural product drug discovery by unlocking diverse candidates from plants, microbes, and more.

Learn how digital transformation is reducing waste and creating new revenue streams for companies as they repurpose waste byproducts.

Pharmaceutical manufacturers are investigating ways to cultivate insights from dark formulations data, turning once-hidden knowledge into drug discoveries.

As the drug repurposing market grows, pharmaceutical manufacturers are investigating ways to cultivate insights from dark formulations data, turning once hidden insights into drug repurposing innovations.

Digital initiatives are transforming the chemical industry, allowing for faster innovation and a sustainable future.

Strategies to unlock dark data in the pharmaceutical industry. Reveal data insights and accelerate innovation through digitization and knowledge management.

Digital initiatives are transforming the pharmaceutical industry, allowing for faster drug development and expanded treatment options.

What is dark data, and how can it be used to unlock data insights and accelerate innovation for R&D?

Deformulation is the process of reverse-engineering the composition of known formulations. This publication shows the value of consistent and highly structured representations in predictive models.

Research and development teams amass huge quantities of complex data which, if exploited correctly, can be a useful information source to improve decision-making and drive innovation.

Drug development is rapidly changing, which requires pharma companies to pivot. This is where AI drug development comes in, applying new technology to tackle an old problem.

This whitepaper explores challenges and opportunities for worldwide patent offices as they seek to ensure sustainability and future growth. It focuses on the application of artificial intelligence-enabled workflow solutions to enhance productivity and patent quality.

Scientists at Bayer expand their understanding into new, useful chemistry by improving the predictive power of a synthesis planning model with scientist-curated reactions from CAS.

Learn about the growth and barriers of artificial intelligence (AI) and learning algorithms within the field of chemistry.