A inteligência artificial (IA) geralmente é mencionada como uma onda do futuro. No entanto, não há dúvida de que essas tecnologias emergentes já têm um papel significativo em nossas vidas diárias, desde as recomendações personalizadas de filmes e livros até conversas perfeitas que conseguimos ter com assistentes virtuais, como a Alexa da Amazon.
Uma área na qual a IA está afetando, que talvez não seja tão óbvia, é o laboratório. A IA está transformando a pesquisa e o desenvolvimento (P&D) pela aceleração de como inovadores descobrem, acessam e aplicam dados para desenvolver novos produtos e processos que beneficiam nossas vidas e o nosso mundo. Nos laboratórios de pesquisa do mundo todo, a IA está impulsionando a transformação de inovação, oferecendo aos inovadores insights com mais rapidez.
Como encontrar os dados mais relevantes
Estima-se que 1,8 milhão de artigos científicos sejam publicados a cada ano, apenas considerando as publicações em periódicos. Considere o grande número de outros recursos que inovadores utilizam no espectro de P&D, incluindo patentes, arquivos de pesquisa histórica, coleções de reações e substâncias químicas, regulamentos e mais. O volume total de informações pode ser esmagador, dificultando ainda mais o processo de encontrar com eficiência os principais dados e conexões necessários para promover a inovação verdadeira sem a ajuda da tecnologia. A IA é capaz de transformar o processo de inovação, permitindo que inovadores respondam a questões fundamentais com um único padrão de pesquisa e extração e com insights que só a mente humana não conseguiria encontrar.
Por exemplo, o CAS gerencia o maior hub de informações científicas organizadas para pesquisadores do mundo todo e estamos aplicando a IA para melhorar ainda mais a experiência de usuário. Pelo aprendizado de máquina, nossas plataformas reconhecem os padrões de pesquisa e, com eles, otimizam a precisão e a relevância dos resultados de pesquisa. Mais importante ainda, nossas tecnologias aprendem com cada nova informação organizada por humanos e adicionadas à nossa coleção, o que significa que elas estão em constante aprimoramento e cada vez mais inteligentes. Isso capacita usuários com insights altamente aplicáveis, que permitem que eles avancem com o processo de inovação.
Acesso mais rápido aos últimos avanços
Os ganhos de eficiência são um resultado essencial do impacto da AI no processo de P&D e no cenário de gerenciamento de informações. Ao empregar máquinas que prestam suporte às etapas básicas de extração, organização e classificação de dados, o processo anda mais rápido e inúmeras horas de capacidade humana especializada são liberadas para serem usadas em tarefas de criação de valor que exigem mais intelectualmente.
Acelerar esse processo minimiza a lacuna entre a publicação de informações e a disponibilidade delas em pesquisas e análises, o que é ainda mais importante, já que os volumes de produção de dados continuam a crescer. Como resultado, as soluções do CAS, como o SciFindern, colocam os dados e resultados científicos absolutos nas mãos dos cientistas durante todo o processo de inovação. Ele também permite adicionar outros insights e valor ao conteúdo e classificar novos tipos de dados.
O CAS mantém o capital líder da indústria de nossa coleção de conteúdo enquanto o volume geral de informações científicas publicadas que recebemos quase que dobrou nos últimos 15 anos. Esse aumento rápido na eficiência é, em parte, graças à nossa aplicação de novas tecnologias importantes. Essas tecnologias e a engenharia avançada, em conjunto com os nossos analistas de conteúdo científico especializados, agora permitem a análise de mais de mil páginas de dados por dia, um aumento de 550% da média de 150 páginas de conteúdo que apenas processos humanos conseguem analisar em um dia.
Como obter insights incomparáveis de big data científico
Uma das formas mais eficazes na qual a AI pode ajudar inovadores é encontrar padrões em dados complexos. Embora a tecnologia atual de IA não seja capaz de tomar decisões complicadas por conta própria, ela pode ajudar a informar essas decisões, descobrindo insights que outrora passariam despercebidos. Ela faz isso pela análise de grandes volumes de dados a uma taxa e profundidade muito maior do que um ser humano é capaz. Os insights com base nos padrões aprendidos desvendam conexões inéditas e podem ser usados para ajudar inovadores a prever a probabilidade de suas hipóteses e, por fim, o sucesso ou fracasso de seus desenvolvimentos.
Embora o aumento de produção e a capacidade de processar mais informações do que nunca sejam benefícios-chave do aprendizado de máquina, talvez seja sua capacidade de literalmente aprender e aplicar esse conhecimento adquirido a novas fontes de dados que o torna tão valioso. Por exemplo, os modelos preditivos podem aprender com o repositório abrangente de informações do CAS e aplicar esse aprendizado para oferecer insights incomparáveis a partir de coleções de dados internos de propriedade do cliente. Aproveitar o aprendizado de máquina dessa forma cria uma sinergia poderosa entre o conteúdo do CAS e os recursos do cliente, transformando a colaboração deles com o CAS em uma vantagem competitiva única.
Não deixe que sua organização fique para trás quando o assunto é IA e tecnologias digitais relacionadas. Veja como o CAS pode ajudar a otimizar seus dados e a fornecer soluções para acelerar seu processo de P&D.