Three overlapping circles diagram showing Domain Expert, Tech Algorithm Expert, and Content Expert collaboration model

研发方面的 AI 战略需要不同类型的合作伙伴。

为科学研发开发有效的 AI 需要的不仅仅是技术专长。专用 AI 解决方案需要深厚的主题知识、对算法和基础模型的高级技术理解,以及经过整理和结构化的科学数据。有了这个基础,您的解决方案不仅可以实现更快的预测,还可以提供更准确和更可靠的结果。

Female scientist in safety goggles examining test tube with blue liquid in laboratory setting

为什么科学领域的 AI 需要更好的数据

67% 的研发领导者对其组织中的 AI 实施速度感到不满意。其中一个最常见的阻碍因素是数据不可靠或缺乏结构化。

科学组织在构建 AI 模型时面临着独特的挑战。不一致的输入可能会导致预测不准确、输出有缺陷和投资浪费。

科学智能 AI 通过整合经过验证的优质内容和技术专长来应对这些风险,从而体现科学研究的严谨性。

“对于人类来说,从大量文献中收集准确的数据并将其转化为 AI 就绪的结构化格式非常具有挑战性……而 CAS 在这方面为我们提供了极大的支持。”
来源:TechValidate。TVID:F88-FA8-815
联合创始人兼副总裁
合同研究组织
3D molecular structure with connected spheres and hexagonal frame representing chemistry or nanotechnology concept

CAS 如何助力实现科学智能 AI 战略

CAS 在收录和整理科学数据方面拥有一个多世纪的专业积淀,可帮助您避免非结构化或不可靠数据带来的风险。

无论您是要训练模型、整合新数据源、开发新代理工作流程还是要构建检索增强生成 (RAG) 系统,我们精心收录的分领域内容以及在构建和启用 AI 模型方面的技术专长都能为您提供极具影响力的可靠结果。

加速发现:利用干净的结构化数据实现更快和更准确的预测。

降低风险:
利用经过验证的分领域训练集防止出现幻觉。

增强对 AI 战略的信心:
用可信的见解为您的团队赋能。

不要停留在采用 AI 的层面;要把它变成值得信赖的创新引擎。

Laptop showing a hexagonal network visualization with data analytics charts.

训练更智能,扩展更迅速

任何人工智能系统的成功都取决于其训练的质量。低质量的数据会导致模型表现不佳、资源浪费和信任丧失。

我们可通过精心收录的训练数据集和根据您的科学目标量身定制的服务,帮助您规避这些风险。

  • 训练数据集。分领域的大规模干净数据集可帮助您训练性能优异的模型。
  • 定制化标引。对您的内部数据进行结构化和预备处理,确保其适用于 AI 并得到充分利用。
  • 持续支持。 API 交付和持续更新可使您的系统保持最新状态,并随您的需求不断发展。

无论您是从零开始构建模型还是改进现有模型,我们都能确保您的输入数据准确、一致,并可交付结果。

Scientific industry hexagon infographic showing Biotechnology, Pharmaceutical, Agriculture.

多行业赋能

AI 无法做到一体适用。CAS 提供量身定制的解决方案,以契合您所在行业的独特数据布局和创新目标。

  • 制药:加速药物发现、再利用、制造和监管合规。
  • 生物技术:改进预测建模并简化研究工作流程。
  • 化学品:加强配方开发和工艺优化。

我们还为农业、化妆品、政府机构和其他行业提供支持,帮助组织推动创新、提高可持续性和实现数据基础设施的现代化。

在各行各业,加快创新、降低风险和做出更明智决策的压力与日俱增。

我们可通过 AI 就绪的数据、持续交付和专家支持,帮助您满足这些需求,使您的系统不断发展。

案例研究:CAS 提供预测性研发成功的数据基础

挑战:一家多元化的化学公司在创新中面临着阻碍,因为它缺乏可访问的领域知识和高质量的属性数据,无法支持研发中的机器学习。

解决方案:CAS 提供了来自科学文献和专利的定制收录数据集,从而实现了准确的 AI 预测并加速了新型电子设备的开发。

阅读完整案例研究
Brochure 'Curated Training Sets for Innovative AI Predictions' with a robotic hand over a laptop.

我们如何提供帮助

高质量数据为何如此重要?

是什么让 CAS 数据与众不同?

CAS 如何帮助减少数据驱动系统中的选择偏差?

CAS 能否帮助实现历史数据的数字化和组织化?

什么是检索增强生成(RAG)?

CAS 如何支持 AI 训练和开发?  

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