数字研发

数字化举措正在重塑制药行业，助力加快药物研发进程并拓展治疗选择。

传统的准确率指标假设每个问题只有一个正确答案。大语言模型（LLM）和智能体 AI 打破了这一假设。了解为科学 AI 评估而涌现出的新方法。

人工智能工具对专利检索至关重要，但它们必须能够访问结构化、索引化的数据，才能提供可靠且全面的结果。

数据完整性和协调性为集成模型、大语言模型（LLM）及其他类型的人工智能系统提供了用于科学研究的准确且一致的数据。

科学研发团队在采用 AI 时面临着现实障碍。了解结构化数据、专家协作和“成功三角”框架如何推动实现实质性的 AI 成熟度。

人工智能解决方案在加速科学创新方面潜力巨大，但企业在跨越试点阶段前必须达成关键里程碑。以下五个指标是衡量人工智能就绪程度的基石。

人工智能驱动的计算机视觉具备分析视觉数据集的能力，这意味着任何使用图像的领域——即当今所有的科学领域——都将迎来更快的创新。

了解集成模型（即电影推荐背后的 AI 技术）如何变革科学研究与现有技术检索。

对超过 31 万篇论文和专利的分析揭示了人工智能在科学领域崛起的哪些信息？了解人工智能在科学研究中的整合情况，并为研究人员、机构和政策制定者提供指导。

了解人工智能技术的演进如何为从个性化医疗到石油化工等科学领域开辟新的可能性。

了解人工数据协调如何通过增强预测模型、减少错误并加速突破来赋能药物研发。

了解制药行业如何通过利用暗数据、确保数据多样性并提高数据质量，来增强药物重定位能力。

尽管 TBK1（TANK 结合激酶）在多种疾病的病理生理学中发挥着关键作用，但为何市场上尚无获 FDA 批准的 TBK1 抑制剂？

QSAR 建模与机器学习如何识别激酶抑制剂的潜在新药化合物

结合先进技术与人工甄选，识别纳米技术研究的新兴趋势。

揭秘如何在广度与精度之间取得平衡，从而实现高效科学研究的搜索引擎功能。

了解人工智能领域的新兴趋势如何影响 CBRNE（化学、生物、放射、核及爆炸物）威胁的检测与缓解。

数据驱动技术在快速分析和应对化学威胁方面发挥着关键作用。

探索人工智能如何改变食品行业的生产、创新和可持续发展。了解人工智能如何助您打造更智能、更高效的食品解决方案。

人工智能正在重新定义天然产物药物的研发，通过挖掘植物、微生物等来源的多种候选药物，开启了新的可能。

了解数字化转型如何帮助企业减少浪费，并通过重新利用废弃副产品创造新的收入来源。

制药企业正在研究如何从沉睡的制剂数据中挖掘洞察，将曾经隐藏的知识转化为药物研发成果。

随着药物重定位市场的增长，制药商正在探索如何从暗配方数据中挖掘洞察，将曾经隐藏的信息转化为药物重定位的创新动力。

数字化举措正在改变化学行业，助力实现更快的创新和可持续的未来。

解锁制药行业暗数据的策略。通过数字化和知识管理，揭示数据洞察并加速创新。

什么是暗数据？如何利用它挖掘数据洞察并加速研发创新？

逆向配方分析是对已知配方成分进行逆向工程的过程。本出版物展示了在预测模型中采用一致且高度结构化的数据表示所具有的价值。

研发团队积累了海量复杂数据，如果利用得当，这些数据将成为改善决策和推动创新的宝贵信息来源。

药物研发领域正经历快速变革，迫使制药公司必须转型。人工智能药物研发应运而生，通过应用新技术来解决长期存在的行业难题。

本白皮书探讨了全球专利局在确保可持续发展和未来增长方面所面临的挑战与机遇，重点关注人工智能驱动的工作流解决方案在提升生产力和专利质量方面的应用。

拜耳公司的科学家通过利用 CAS 经专家筛选的反应数据，提升了合成规划模型的预测能力，从而拓展了对新型实用化学的认知。

了解人工智能 (AI) 和学习算法在化学领域的发展及其面临的障碍。