是不是KI死Wirkstoffforschung verandert
Datenpunkte,死來自Tausenden Quellen verarbeitet wurden
軍隊窩Wechsel祖茂堂磚德國我們一張不大Leistungsverbesserung feststellen。”
阿斯利康erforscht, entwickelt和vermarktet bahnbrechende Medikamente對戰einige der schwerwiegendsten Krankheiten沿條。Das großte Hindernis毛皮neue Innovationen是Unfahigkeit死去,阿萊verfugbaren wissenschaftlichen Informationen schneller祖茂堂nutzen als Geschwindigkeit死去,麻省理工學院der neue Daten eintreffen。Das Unternehmen brauchte一張Plattform,死亡的事實ermoglichte, skalierbare, leistungsstarke Datenpipelines祖茂堂erstellen,死在Machine-Learning-Modelle einfließen和所以Wissenschaftlern貝gezielten Entscheidungen helfen。潮濕的磚螢石的阿斯利康mithilfe馮大數據和機器學習Empfehlungs-Engine aufbauen,死es Wissenschaftlern einfacher macht, neuartige Medikamente schneller, kostengunstiger和effektiver bereitzustellen。
有祖茂堂Daten bremsen Entscheidungsfindung aus死去
有祖茂堂Daten bremsen Entscheidungsfindung aus死去
Es是allgemein bekannt、dass死Erforschung Entwicklung和Vermarktung諾伊爾Arzneimittelklassen 10 bis 15四年dauern螢石和mehr als 5 Milliarden美元大幅減退——和Entwicklungsinvestitionen getatigt了,wobei letztendlich wenig als 5% der Medikamente天改Markt來。阿斯利康帽子erkannt, dass這本Innovationstempo不ausreicht,和堅持祖茂堂einem datengesteuerten擬設ubergegangen,嗯死Erfolgsquote貝der Erforschung馮Medikamenten祖茂堂erhohen和死klinischen Studien sicherer祖茂堂verwalten。
死去的科學家·馮·阿斯利康waren jedoch永遠帶不der拉赫,迅速地fundierte Entscheidungen祖treffen obwohl您阿萊verfugbaren wissenschaftlichen Informationen蘇珥Verfugung standen。您條板的問題麻省理工學院Daten死西奇在unzusammenhangenden Quellen sowohl innerhalb des Unternehmens als歐什在externen offentlichen Datenbanken befanden。Da neue wissenschaftliche Forschungsergebnisse weiterhin rasantem veroffentlicht節奏了,假日,es außerdem praktisch unmoglich,超級das節奏der wissenschaftlichen Entdeckungen auf民主黨Laufenden祖茂堂呆著。
Komplexitat der Infrastruktur: Ermitteln der Infrastruktur,死Flexibilitat ermoglicht,河口keine standige Wartung erfordert
Riesige Mengen unzusammenhangender Daten: Aufgabe der Erfassung和分析馮Millionen馮Datenpunkten Hunderten馮·Datenquellen einschließlich內在Datenquellen和offentlicher Quellen她Fachliteratur, offentlicher Datenbanken等。
Schwierigkeiten貝der Skalierung馮Vorgangen蘇珥Unterstutzung馮數據科學麻省理工學院Open-Source-Python-Notebooks
Schnellere Datenpipelines beschleunigen ML-Innovationen
Schnellere Datenpipelines beschleunigen ML-Innovationen
阿斯利康nutzt死磚Lakehouse Plattform,嗯靜脈知識圖麻省理工學院biologischen Erkenntnissen和Fakten祖茂堂erstellen。Der知識圖unterstutzt靜脈Empfehlungssystem,麻省理工學院民主黨科學家·馮·阿斯利康neue Zielhypothesen毛皮jede Krankheit generieren和阿萊您蘇珥Verfugung stehenden Daten nutzen能幫。
Vollstandig verwaltete Plattform: vereinfachtes Clusterverwaltung和Wartung馮Analyseressourcen im großen Maßstab Azure
構造馮·skalierbaren leistungsstarken Datenpipelines:這可以在NLP在靜脈riesigen位於wissenschaftlicher文學和Datenquellen毛皮nachgelagerte Analysen nutzen
Beschleunigung馮Innovationen im德國機器學習:數據科學家能幫Modelle entwickeln和trainieren,死Rankingvorhersagen liefern您helfen, intelligentere Entscheidungen祖茂堂treffen
轉換der Erforschung馮Medikamenten麻省理工學院吻
轉換der Erforschung馮Medikamenten麻省理工學院吻
Seit der Umstellung auf磚是阿斯利康在der拉赫,Millionen Datenpunkte來自Tausenden馮Quellen einfacher祖茂堂verarbeiten。潮濕的嫩der moglichen Skalierung konnte阿斯利康verlasslicher aussagekraftige Erkenntnisse gewinnen。麻省理工學院的估計值能幫moglicherweise neuartige Medikamente entwickelt了,死的人dabei helfen,靜脈gesunderes酸奶祖茂堂fuhren。
Verbesserte betriebliche Effizienz:Funktionen以色列立Clusterverwaltung automatische Skalierung馮Clustern您Betriebsablaufe von der Datenaufnahme bis蘇珥Verwaltung des gesamten Lebenszyklus經驗verbessert des機器。
Bessere Produktivitat der Datenwissenschaft:死gemeinsame Notebook-Umgebung麻省理工學院Unterstutzung毛皮mehrere說帽子死Teamproduktivitat verbessert。
Schnellere Einblicke:死馮磚unterstutzte Empfehlungs-Engine帽子死Fahigkeit·馮·阿斯利康verbessert fundiertere Hypothesen aufzustellen, wodurch死Markteinfuhrungszeit毛皮neuartige Medikamente verkurzt了konnte。
