Datengetriebene Forschung wird zum Standard.

AI für Forschung & Entwicklung

Mit gezielten AI-Tools zieht ihr aus Labordaten und Versuchsergebnissen schneller nutzbare Erkenntnisse, verkürzt Entwicklungszyklen und minimiert Risiken frühzeitig.
A gloved hand preparing a stem cell culture for analysis.

Unstrukturierte Daten bremsen die Forschung.

Herausforderungen

Viele Labordaten liegen unstrukturiert in unterschiedlichen Formaten und Systemen – sie bleiben dadurch ungenutzt. Ohne automatisierte Auswertung kostet die Hypothesenbildung zu viel Zeit, und Erkenntnisse entstehen nur langsam. Jeder zusätzliche Versuch bindet Ressourcen und Budget, Trial-and-Error frisst wichtige Kapazitäten. Genau hier setzt datengetriebene Automatisierung an.

Mit AI-gestützter Datenauswertung strukturieren wir große Datenmengen und erkennen Muster, die den nächsten Forschungsansatz befeuern. Simulation und Modellierung laufen automatisiert, sodass Konzepte und Formeln schneller validiert werden. Parallel durchsucht unser Literatur- und Patent-Mining weltweit veröffentlichte Studien – so verpasst ihr keinen relevanten Fortschritt. Jeder Schritt im Entwicklungsprozess wird damit handfester und planbarer.

Zahlreiche Daten bleiben ungenutzt

Labordaten und Versuchsergebnisse liegen häufig verstreut in Inselsystemen – für tiefergehende Analysen fehlt die Automatisierung.

Hypothesenbildung dauert zu lange

Manuelle Auswertung verzögert Entscheidungen, sodass Forschungszyklen unnötig verlängert werden.

Tests sind teuer und aufwendig

Jeder Versuch bindet Zeit, Material und Personal – ohne klare Vorhersagen steigt das Risiko kostspieliger Fehlversuche.

AI beschleunigt eure Forschung – und spart Kosten, bevor sie entstehen.

Mit AI-basierter Analyse zu raschem Erkenntnisgewinn und minimierten Fehlversuchen.

Eure Teams generieren deutlich schneller belastbare Erkenntnisse und reduzieren aufwändige Fehlversuche. Durch automatisierte Analysen und Simulationen steigt der Output, ohne dass zusätzliche Ressourcen nötig sind. Ihr setzt Budget und Personal effizienter ein und beschleunigt die Time-to-Insight messbar.

Schnellerer Erkenntnisgewinn
Sinkende Fehlerquote in Versuchen
Mehr Output bei gleicher Ressource

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