Entwicklung von Arzneimitteln beschleunigen

Die meisten Modelle scheitern nicht in der Entwicklungsphase, sondern im Produktionsbetrieb. Wir unterstützen Sie bei der Operationalisierung von KI-Modellen in regulierten F&E-Umgebungen und stellen sicher, dass diese zuverlässig und nachvollziehbar sind und auf der Grundlage von echtem experimentellem Feedback kontinuierlich verbessert werden.

So unterstützen wir Sie:

• Implementierung von Modellen in Produktionsumgebungen
• Versionsverwaltung und Überwachung von Modellen (Drift, Leistung, Datenqualität)
• Governance-Workflows für die Modellvalidierung und -genehmigung in regulierten Umgebungen
• Integration von Rückkopplungsschleifen aus Versuchsergebnissen
• Kontinuierliche Verbesserung der Modellleistung
  

Einer der größten Engpässe in der KI-gestützten F&E ist die Umsetzung von Modellvorhersagen in konkrete Laborversuchsabläufe. Wir helfen Ihnen dabei, Modellausgaben in autonom ausführbare Laborprotokolle umzuwandeln.

So unterstützen wir Sie:

• Automatisierte Übersetzung von Modellausgaben (Zielwerte, Wirkstoffe, Bedingungen) in strukturierte Versuchsprotokolle und Parametersätze
• Vereinheitlichung der Versuchsdesign-Formate
• Schnittstellenschicht zwischen Machine-Learning-Plattformen und Laborplanung, -orchestrierungs- und execution-Systemen
• Integration von Überwachung, Protokollierung und Machine-Learning-Operations für Rückverfolgbarkeit und Training
  

Viele Labore haben in Automatisierungslösungen investiert – häufig verbleiben diese allerdings in isolierten Silos. Wir verbinden diese Inseln zu einem koordiniertenCloser-Loop System, das Experimente von Anfang bis Ende plant, terminiert und durchführt.

So unterstützen wir Sie:

• Digital Lab Twin, der Anlagen, Kapazitäten, Einschränkungen und Arbeitsabläufe abbildet
• Systemübergreifende Workflow-Engine zur Koordination mehrstufiger Experimente
• Scheduling und Resource Allocation Logik
• Zentrale Steuerungsebene für die Durchführung von Experimenten
• Überwachung und Ausnahmebehandlung
• Integration automatisierter Lieferkettenlogistik (Verbrauchsmaterialien, Reagenzien, Proben usw.)

In den meisten Labors sprechen Geräte und Systeme nicht dieselbe Sprache und bleiben voneinander getrennt, mit herstellerspezifischen Funktionen und schwer skalierbar. Wir unterstützen Sie bei der IT/OT-Integration und verbinden Ihre vorhandenen Geräte, Roboter und IT-Systeme zu einer einheitlichen, interoperablen Umgebung – ohne dass Sie Ihre derzeitigen Tools ersetzen müssen.

So unterstützen wir Sie:

• Integration von Laborgeräten und Robotersystemen über standardisierte Kommunikationsprotokolle
• Integration von ELN, LIMS und Ausführungssystemen
• Echtzeit-Event-Streaming aus Laborprozessen
• Integration von GxP-Softwarekomponenten
  

Interne und externe Daten sind oft über verschiedene Systeme, Formate und Quellen verstreut. Wir helfen Ihnen dabei, diese Daten in einer einheitlichen, interoperablen Ebene zu vereinen. Dadurch erhalten Sie umfassendere Modelldaten um fundiertere Entscheidungen treffen können.

So unterstützen wir Sie:

• Integration bestehender Labordatenmanagement-Lösungen in eine zentrale Datenplattform
• Erstellung und Implementierung von Ontologien und semantischer Standardisierung
• Integration externer/öffentlicher Daten zur Modellanreicherung
  

Wissenschaftlichen Daten fehlt es oft an Kontext, um für KI wirklich nutzbar zu sein. Wir unterstützen Sie dabei, Versuchsdaten in strukturierte, semantisch konsistente Datensätze umzuwandeln, aus denen KI-Modelle tatsächlich lernen können.

So unterstützen wir Sie:

• Datenharmonisierung und -transformation
• Entwicklung und Implementierung von Metadatenmodellen und Ontologien für wissenschaftliche Kontexte
• Datenherkunft und Rückverfolgbarkeit
• AI-Readiness (Feature-Stores, strukturierte Datensätze)
  

In den meisten Unternehmen sind Daten isoliert, uneinheitlich und nicht für den groß angelegten Einsatz von KI nutzbar. Wir schaffen die technische Grundlage, die wissenschaftliche Daten zugänglich, strukturiert und kontinuierlich über Systeme, Teams und Anwendungsfälle hinweg nutzbar macht.

So unterstützen wir Sie:

• Entwicklung und Implementierung von Edge- und Cloud-Plattformen für F&E-Daten (einschließlich Hybrid-Cloud-Strategien)
• Pipelines zur Datenerfassung und -integration
• Echtzeit- und Batch-Datenverarbeitung
• Erfassung von Feedback-Daten aus Experimenten
• Cloud-Kosten Optimierung
• Cybersecurity Best-practices für cloud-basierte Datenplattformen