Digital R&D

Learn how emerging trends in AI are impacting CBRNE threat detection and mitigation.

データドリブンなテクノロジーは、化学的脅威に対して素早く分析と対応を行ううえで、極めて重要な役割を果たします。 高品質のデジタルソリューションなら、脅威評価とリスク管理の戦略が最適化されます。

食品業界における AI が生産、イノベーション、サステナビリティにどのような変革をもたらしているのかをご確認ください。 よりスマートで効率的な食品ソリューションの実現に、AIがどのように役立つのかを紹介します。

AIは、天然物創薬を再定義しています。 植物や微生物、そしてその他の天然物から多様な新薬候補を発見することで、機械学習が創薬をどのように加速させているか、解説します。

デジタルトランスフォーメーションによって、いかに廃棄物が削減され、そして廃棄副産物を再利用することで企業に新たな収益源が生み出されているか、解説します。

製薬メーカーは処方・製剤のダークデータからインサイトを導き出し、それまで隠されていた知識を創薬に役立てる方法を模索しています。

ドラッグリパーパシング市場が成長するに伴い、製薬メーカーはそれまで隠されていた洞察を処方・製剤のダークデータから導き出すことによって、ドラッグリパーパシングのイノベーションにつなげる方法を模索しています。

デジタルイニシアティブへの取り組みがどのように化学業界を変革し、より速いイノベーションとサステナブルな将来を可能にしているのかを解説します。

製薬業界において、ダークデータを解き放つための戦略とは。 データのインサイトを得てイノベーションを加速させるには、デジタル化とナレッジマネジメントが鍵となります。

デジタルイニシアチブがどのように製薬業界を変革し、そしてより迅速な医薬品開発や治療の選択肢の拡張をもたらしているのかを、解説します。

化学の研究開発でダークデータを解き放つ戦略。ナレッジマネジメントとデータ戦略プランニングを通じて、インサイトを得ることで、イノベーションを加速させることができます。

デフォーミュレーションとは、既知のフォーミュレーションをリバースエンジニアリングしてその組成を解明するプロセスです。 本ジャーナルでは、予測モデルにおいて一貫性があって高度に構造化された表現がいかに重要かを示します。

研究開発チームとは、膨大な量の複雑なデータを蓄積するものです。このデータを正しく活用すれば、意思決定の改善やイノベーションの推進に役立つ情報源にできます。

「あなたが変化することを止めた時、それはあなたも終わった時なのだ」 これは、ベンジャミン・フランクリンの有名な言葉ですが、これはビジネスリーダーに向けたものではなかったでしょう。 しかし、彼の言葉は今日の目まぐるしく変わり続ける市場のリーダー達に深く共鳴すると思われます。彼らは、ビジネスの発展には新しい技術を採用し、完全に取り込む必要があるとわかっているからです。

バイエル社の科学者は、CASが収集した反応情報を使用して合成プランニングモデルの予測能力を向上させることで、新しい有用な化学反応に対する理解を深めています。

このホワイトペーパーでは、持続可能性と将来の成長を確保するために世界中の特許庁が直面している課題や創出される機会について考察します。 特に、人工知能を活用したワークフローソリューションによる生産性と特許の品質改善に焦点を当てます。

化学分野における人工知能（AI）と学習アルゴリズムの発達と障害についてご覧ください。