I+D digital

Las iniciativas digitales están transformando la industria farmacéutica, permitiendo un desarrollo de fármacos más rápido y una mayor variedad de opciones de tratamiento.

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

Las herramientas de IA son vitales para la búsqueda de patentes, pero deben tener acceso a datos estructurados e indexados para ofrecer resultados fiables y exhaustivos.

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

Los equipos de I+D científica se enfrentan a barreras reales para la adopción de la IA. Aprenda cómo los datos estructurados, la colaboración de expertos y el marco del Triángulo del Éxito impulsan una madurez significativa de la IA.

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

La capacidad de la visión artificial impulsada por IA para analizar conjuntos de datos visuales se traduce en una innovación más rápida en cualquier campo que utilice imágenes, es decir, en todas las disciplinas científicas actuales.

Descubra cómo los modelos de conjunto (ensemble models), la misma técnica de IA que sustenta las recomendaciones de películas, están transformando la investigación científica y la búsqueda de estado de la técnica.

¿Qué nos revela un análisis de más de 310.000 artículos y patentes sobre el auge de la IA en la ciencia? Conozca la integración de la IA en la investigación científica, con orientación para investigadores, instituciones y responsables políticos.

Descubra cómo la evolución de la tecnología basada en IA 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 el sector farmacéutico puede mejorar el reposicionamiento de fármacos aprovechando los datos oscuros, garantizando la diversidad de los datos y mejorando su calidad.

¿Por qué no existen inhibidores de la TBK1 (quinasa de unión a TANK) aprobados por la FDA en el mercado, a pesar del papel fundamental que desempeña en la fisiopatología de muchas enfermedades?

Cómo el modelado QSAR y el aprendizaje automático identifican nuevos compuestos farmacológicos potenciales para inhibidores de quinasas

La combinación de tecnologías avanzadas con la curación humana permite identificar tendencias emergentes en la investigación en nanotecnología.

Descubrimos la funcionalidad de los motores de búsqueda que equilibra amplitud y precisión para una investigación científica eficaz.

Descubra cómo las tendencias emergentes en IA están influyendo en la detección y mitigación de amenazas NRBQ.

Las tecnologías basadas en datos desempeñan un papel fundamental en el análisis rápido y la respuesta inmediata ante amenazas químicas.

Descubra cómo la IA en la industria alimentaria está transformando la producción, la innovación y la sostenibilidad. Aprenda cómo la IA puede ayudarle a crear soluciones alimentarias más inteligentes y eficientes.

La IA está redefiniendo el descubrimiento de fármacos a partir de productos naturales al identificar diversos candidatos en plantas, microbios y otros organismos.

Descubra cómo la transformación digital está reduciendo los residuos y creando nuevas fuentes de ingresos para las empresas a medida que reutilizan sus subproductos.

Los fabricantes farmacéuticos están investigando formas de obtener información valiosa a partir de datos de formulación ocultos, convirtiendo conocimientos previamente inaccesibles en descubrimientos de fármacos.

A medida que crece el mercado del reposicionamiento de fármacos, los fabricantes farmacéuticos investigan formas de obtener información a partir de los datos de formulaciones oscuras, convirtiendo conocimientos antes ocultos en innovaciones para el reposicionamiento de fármacos.

Las iniciativas digitales están transformando la industria química, permitiendo una innovación más rápida y un futuro sostenible.

Estrategias para desbloquear los datos oscuros en la industria farmacéutica. Descubra información valiosa y acelere la innovación mediante la digitalización y la gestión del conocimiento.

¿Qué son los datos oscuros y cómo pueden utilizarse para obtener información valiosa y acelerar la innovación en I+D?

La deformulación es el proceso de ingeniería inversa de la composición de formulaciones conocidas. Esta publicación demuestra el valor de las representaciones coherentes y altamente estructuradas en los modelos predictivos.

Los equipos de investigación y desarrollo acumulan enormes cantidades de datos complejos que, si se aprovechan correctamente, pueden ser una fuente de información útil para mejorar la toma de decisiones e impulsar la innovación.

El desarrollo de fármacos está cambiando rápidamente, lo que obliga a las empresas farmacéuticas a adaptarse. Aquí es donde entra en juego el desarrollo de fármacos mediante IA, aplicando nueva tecnología para resolver un problema antiguo.

Este informe técnico analiza los retos y oportunidades a los que se enfrentan las oficinas de patentes de todo el mundo para garantizar su sostenibilidad y crecimiento futuro. Se centra en la aplicación de soluciones de flujo de trabajo basadas en inteligencia artificial para mejorar la productividad y la calidad de las patentes.

Los científicos de Bayer amplían su conocimiento hacia una química nueva y útil mejorando la capacidad predictiva de un modelo de planificación de síntesis con reacciones seleccionadas por expertos de CAS.

Conozca el crecimiento y las barreras de la inteligencia artificial (IA) y los algoritmos de aprendizaje en el campo de la química.