Kuvittele, että biokemian laboratoriossa tutkijaryhmä työskentelee löytääkseen parannuskeinoa sairauteen. Heillä oli käytössään valtava määrä tieteellistä kirjallisuutta, mutta kaiken sen läpikäyminen manuaalisesti olisi kestänyt vuosia. He tarvitsivat tavan löytää nopeasti ja tehokkaasti olennaista tietoa monimutkaisista asiakirjoista. Silloin he päättivät käyttää tekoälyä ja älykästä hakua.
He syöttivät tekoälyjärjestelmään kaikella tieteellisellä kirjallisuudellaan, joka heillä oli, ja se analysoi ja järjesti tiedot nopeasti. Se pystyi ymmärtämään asiakirjojen kontekstia ja eri käsitteiden välisiä suhteita, mikä helpotti tutkijoiden olennaisen tiedon löytämistä. Älykäs hakujärjestelmä pystyi myös ymmärtämään tutkijoiden kyselyt ja palauttamaan osuvimmat tulokset.
Tekoälyn ja älykkään haun ansiosta tutkijat pystyivät löytämään uusia oivalluksia monimutkaisista asiakirjoista, jotka he muuten olisivat jääneet huomaamatta. He pystyivät luomaan uusia yhteyksiä ja tunnistamaan uusia mahdollisia huumekohteita. He kykenivät nopeasti kehittämään parannuskeinoa sairauteen, jonka parissa he työskentelivät. Koko prosessi saatiin päätökseen murto-osassa ajasta, joka olisi kestänyt ne manuaalisesti. Tutkijat hämmästyivät siitä, kuinka tekoäly ja älykäs haku olivat auttaneet heitä tutkimuksessaan, ja olivat kiitollisia avusta.
"Tekoälyn voiman vapauttaminen farmaseuttisessa tutkimuksessa: nopeuttaa löytöjä ennennäkemättömällä tarkkuudella ja tehokkuudella"
Lääkkeiden löytäminen ja kehittäminen: Tekoäly voi analysoida suuria määriä tietoa, kuten geneettistä tietoa ja kemiallisia yhdisteitä, tunnistaakseen uusia lääkekohteita ja ennustaakseen, mitkä yhdistelmät ovat todennäköisimmin tehokkaita hoitoja.
Lääkesuunnittelu: tekoälyä voidaan käyttää lääkemolekyylien rakenteen optimointiin ja niiden mahdollisten sivuvaikutusten ennustamiseen, mikä auttaa vähentämään epäonnistuneiden kliinisten tutkimusten määrää
Kliiniset tutkimukset: tekoälyä voidaan käyttää tunnistamaan parhaat ehdokkaat kliinisiin tutkimuksiin, ennustamaan, mitkä hoito-ohjelmat onnistuvat todennäköisimmin, ja seuraamaan potilaita haittavaikutusten varalta.
Ennakoiva huolto: Tekoälyä voidaan käyttää laitteiden vikojen ennustamiseen ja huollon ajoittamiseen, mikä vähentää seisokkeja ja lisää tuotannon tehokkuutta.
Supply Chain: Tekoälyä voidaan käyttää logistiikan ja toimitusketjun toimintojen optimointiin, kuten kysynnän ennustamiseen ja mahdollisten toimitusketjun pullonkaulojen tunnistamiseen.
Myynti ja markkinointi: Tekoälyä voidaan käyttää analysoimaan suuria määriä asiakasdataa, kuten demografisia tietoja ja ostotottumuksia, potentiaalisten kohdemarkkinoiden tunnistamiseksi ja tehokkaiden markkinointistrategioiden kehittämiseksi.
Hyödynnämme tekoälyä ratkaistaksemme joitakin näistä haasteista
Tekoäly on täällä, ja se voi lukea ja ymmärtää asiakirjojen sisältöä, tunteita, tunteita ja syntaksia. 100,000 XNUMX asiakirjan käsittely muutamassa tunnissa - on mahdotonta ihmisille. Anna meidän opastaa sinua hyödyntämään tätä innovatiivista tekniikkaa.
