是不是KI死Wirkstoffforschung verandert
Datenpunkte,死来自Tausenden Quellen verarbeitet wurden
军队窝Wechsel祖茂堂砖德国我们一张不大Leistungsverbesserung feststellen。”
阿斯利康erforscht, entwickelt和vermarktet bahnbrechende Medikamente对战einige der schwerwiegendsten Krankheiten沿条。Das großte Hindernis毛皮neue Innovationen是Unfahigkeit死去,阿莱verfugbaren wissenschaftlichen Informationen schneller祖茂堂nutzen als Geschwindigkeit死去,麻省理工学院der neue Daten eintreffen。Das Unternehmen brauchte一张Plattform,死亡的事实ermoglichte, skalierbare, leistungsstarke Datenpipelines祖茂堂erstellen,死在Machine-Learning-Modelle einfließen和所以Wissenschaftlern贝gezielten Entscheidungen helfen。潮湿的砖萤石的阿斯利康mithilfe冯大数据和机器学习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
Es是allgemein bekannt、dass死Erforschung Entwicklung和Vermarktung诺伊尔Arzneimittelklassen 10 bis 15四年dauern萤石和mehr als 5 Milliarden美元大幅减退——和Entwicklungsinvestitionen getatigt了,wobei letztendlich wenig als 5% der Medikamente天改Markt来。阿斯利康帽子erkannt, dass这本Innovationstempo不ausreicht,和坚持祖茂堂einem datengesteuerten拟设ubergegangen,嗯死Erfolgsquote贝der Erforschung冯Medikamenten祖茂堂erhohen和死klinischen Studien sicherer祖茂堂verwalten。
死去的科学家·冯·阿斯利康waren jedoch永远带不der拉赫,迅速地fundierte Entscheidungen祖treffen obwohl您阿莱verfugbaren wissenschaftlichen Informationen苏珥Verfugung standen。您条板的问题麻省理工学院Daten死西奇在unzusammenhangenden Quellen sowohl innerhalb des Unternehmens als欧什在externen offentlichen Datenbanken befanden。Da neue wissenschaftliche Forschungsergebnisse weiterhin rasantem veroffentlicht节奏了,假日,es außerdem praktisch unmoglich,超级das节奏der wissenschaftlichen Entdeckungen auf民主党Laufenden祖茂堂呆着。
Komplexitat der Infrastruktur: Ermitteln der Infrastruktur,死Flexibilitat ermoglicht,河口keine standige Wartung erfordert
Riesige Mengen unzusammenhangender Daten: Aufgabe der Erfassung和分析冯Millionen冯Datenpunkten Hunderten冯·Datenquellen einschließlich内在Datenquellen和offentlicher Quellen她Fachliteratur, offentlicher Datenbanken等。
Schwierigkeiten贝der Skalierung冯Vorgangen苏珥Unterstutzung冯数据科学麻省理工学院Open-Source-Python-Notebooks
Schnellere Datenpipelines beschleunigen ML-Innovationen
阿斯利康nutzt死砖Lakehouse Plattform,嗯静脉知识图麻省理工学院biologischen Erkenntnissen和Fakten祖茂堂erstellen。Der知识图unterstutzt静脉Empfehlungssystem,麻省理工学院民主党科学家·冯·阿斯利康neue Zielhypothesen毛皮jede Krankheit generieren和阿莱您苏珥Verfugung stehenden Daten nutzen能帮。
Vollstandig verwaltete Plattform: vereinfachtes Clusterverwaltung和Wartung冯Analyseressourcen im großen Maßstab Azure
构造冯·skalierbaren leistungsstarken Datenpipelines:这可以在NLP在静脉riesigen位于wissenschaftlicher文学和Datenquellen毛皮nachgelagerte Analysen nutzen
Beschleunigung冯Innovationen im德国机器学习:数据科学家能帮Modelle entwickeln和trainieren,死Rankingvorhersagen liefern您helfen, intelligentere Entscheidungen祖茂堂treffen
转换der Erforschung冯Medikamenten麻省理工学院吻
Seit der Umstellung auf砖是阿斯利康在der拉赫,Millionen Datenpunkte来自Tausenden冯Quellen einfacher祖茂堂verarbeiten。潮湿的嫩der moglichen Skalierung konnte阿斯利康verlasslicher aussagekraftige Erkenntnisse gewinnen。麻省理工学院的估计值能帮moglicherweise neuartige Medikamente entwickelt了,死的人dabei helfen,静脉gesunderes酸奶祖茂堂fuhren。
Verbesserte betriebliche Effizienz:Funktionen以色列立Clusterverwaltung automatische Skalierung冯Clustern您Betriebsablaufe von der Datenaufnahme bis苏珥Verwaltung des gesamten Lebenszyklus经验verbessert des机器。
Bessere Produktivitat der Datenwissenschaft:死gemeinsame Notebook-Umgebung麻省理工学院Unterstutzung毛皮mehrere说帽子死Teamproduktivitat verbessert。
Schnellere Einblicke:死冯砖unterstutzte Empfehlungs-Engine帽子死Fahigkeit·冯·阿斯利康verbessert fundiertere Hypothesen aufzustellen, wodurch死Markteinfuhrungszeit毛皮neuartige Medikamente verkurzt了konnte。
