Nie zatrudniłeś doktorów, aby spędzali tygodnie na czyszczeniu plików CSV i ręcznym synchronizowaniu notatek laboratoryjnych między niepołączonymi narzędziami. Jednak właśnie tak się dzieje, gdy nakładasz kosztowną AI na fragmentaryczny stos badań i rozwoju.
Inicjatywy związane ze sztuczną inteligencją utknęły w martwym punkcie, ponieważ modele nie uwzględniają kontekstu poprzednich badań, aktualnych protokołów i codziennych cykli pracy. Niniejszy przewodnik pokazuje, jak stworzyć sztuczną inteligencję dla nauk przyrodniczych w ramach ujednoliconego obszaru roboczego, takiego jak ClickUp, gdzie sztuczna inteligencja ma dostęp do danych niezbędnych do skrócenia czasu cyklu w kluczowych krokach badań.
Czym jest AI w naukach przyrodniczych?
AI w naukach przyrodniczych wykorzystuje uczenie maszynowe i przetwarzanie języka naturalnego (NLP) w badaniach i rozwoju, aby przyspieszyć analizę, przeprowadzić automatyzację wyszukiwania i ograniczyć ręczną koordynację. Dla liderów badań i rozwoju oznacza to wykorzystanie modeli do wyszukiwania wzorców w danych z badań, protokołach i bibliotekach związków, które trudno jest wykryć ręcznie.
Oto, jak AI w obszarze roboczym może zmienić sytuację:
W praktyce zespoły przerywają pracę o wysokiej wartości, aby pobrać konkretny wynik testu z starszej wersji bazy danych, a następnie sprawdzają historię cząsteczki w wielu systemach, aby uniknąć powtarzania nieudanych działań. Ta ręczna weryfikacja jest powolna, powtarzalna i podatna na błędy.
Wykorzystanie generatywnej AI w naukach przyrodniczych pozwala rozwiązać problem fragmentacji danych, cykli pracy i wiedzy w oddzielnych narzędziach, znany również jako rozproszenie kontekstu.
📮 ClickUp Insight: Przeciętny pracownik spędza ponad 30 minut dziennie na wyszukiwaniu informacji związanych z pracą — to ponad 120 godzin rocznie straconych na przeglądanie wiadomości e-mail, wątków na Slacku i rozproszonych plików. Inteligentny asystent AI wbudowany w Twój obszar roboczy ClickUp może to zmienić. Przedstawiamy ClickUp Brain. Zapewnia on natychmiastowe wgląd i odpowiedzi, wyświetlając odpowiednie dokumenty, rozmowy i szczegóły zadań w ciągu kilku sekund — dzięki czemu możesz przestać szukać i zacząć pracować.
💫 Rzeczywiste wyniki: Zespoły takie jak QubicaAMF odzyskały ponad 5 godzin tygodniowo dzięki ClickUp — to ponad 250 godzin rocznie na osobę — eliminując przestarzałe procesy zarządzania wiedzą. Wyobraź sobie, co Twój zespół mógłby osiągnąć, mając dodatkowy tydzień wydajności w każdym kwartale!
Kluczowe zastosowania AI w naukach przyrodniczych
Sztuczna inteligencja w przemyśle farmaceutycznym to infrastruktura, którą wplatasz w istniejący cykl pracy, aby wyeliminować ręczne wąskie gardła.
Poniżej przedstawiono typowe zastosowania AI w badaniach naukowych, operacjach klinicznych, produkcji i medycynie precyzyjnej.
Odkrywanie i opracowywanie leków
Porażki na późnym etapie są kosztowne, a odkrywanie metodą prób i błędów zwiększa ryzyko poniesienia wysokich kosztów na kandydatów, którzy nie sprawdzają się w praktyce. Aby rozwiązać ten problem, AI skraca tę oś czasu, symulując zachowanie cząsteczek, zanim jeszcze wejdziesz do laboratorium.
Generatywne modele AI mogą proponować zupełnie nowe kandydatki na leki, jednocześnie identyfikując potencjalne skutki uboczne miesiące wcześniej niż tradycyjne metody. Możesz oczekiwać, że wykona ona następujące zadania:
- Wirtualna selekcja związków: oceniaj duże biblioteki za pomocą obliczeń, aby ustalić priorytety badań fizycznych.
- Modelowanie struktur białkowych: Wykorzystaj narzędzia prognostyczne, aby przyspieszyć zrozumienie celu i sformułowanie hipotez dotyczących wiązania.
- Optymalizuj potencjalnych klientów: przewiduj właściwości, takie jak stabilność i toksyczność, aby zmniejszyć ryzyko na dalszych etapach.
🧠 Ciekawostka: Tradycyjnie znalezienie nowego leku oznaczało przetestowanie ponad 50 000 istniejących związków chemicznych jeden po drugim — był to powolny i kosztowny proces oparty na metodzie prób i błędów. Obecnie AI typu de novo pozwala naukowcom projektować całkowicie nowe cząsteczki od podstaw. Otwiera to przestrzeń chemiczną obejmującą nawet 10^63 potencjalnych struktur leków. Aby spojrzeć na to z odpowiedniej perspektywy, istnieje więcej sposobów na stworzenie leku niż gwiazd w obserwowalnym wszechświecie.
Badania kliniczne i rekrutacja pacjentów
Rekrutacja pacjentów pozostaje największym wąskim gardłem w badaniach i rozwoju farmaceutycznym. Ręczne przeglądanie tysięcy dokumentacji medycznej jest powolne i podatne na błędy, co często prowadzi do opóźnień w badaniach klinicznych. Generatywna AI w farmacji rozwiązuje ten problem, wykorzystując NLP do analizowania nieustrukturyzowanych notatek klinicznych i elektronicznej dokumentacji medycznej (EHR), dopasowując kwalifikujących się pacjentów do badań klinicznych z niemal natychmiastową dokładnością.
Oto krótki przegląd jej roli:
- Automatyzacja dopasowywania pacjentów: skróć oś czasu badań przesiewowych nawet o 40%, zapewniając jednocześnie bardziej zróżnicowane i reprezentatywne grupy pacjentów.
- Monitoruj sygnały bezpieczeństwa: prowadź śledzenie napływających danych pod kątem anomalii i wyzwalaczy eskalacji.
- Oznaczanie ryzyka rezygnacji: wcześnie identyfikuj uczestników zagrożonych rezygnacją, aby zapewnić wsparcie dla cykli pracy związanych z utrzymaniem uczestników.
🔎 Czy wiesz, że... Sztuczna inteligencja agentyczna może skrócić czas trwania badań klinicznych nawet o 12 miesięcy.
Optymalizacja produkcji i łańcucha dostaw
Przejście na złożone terapie o wysokiej wartości, takie jak leki biologiczne, spowodowało większą zmienność produkcji. AI pozwala przejść od reaktywnego do predykcyjnego sposobu myślenia, wykrywając odchylenia partii, zanim doprowadzą one do całkowitej straty. Możesz zaufać tej technologii w zakresie:
- Włącz konserwację predykcyjną: wykorzystaj dane z czujników, aby przewidywać awarie sprzętu w fabryce, zmniejszając nieplanowane przestoje o około 10 miliardów dolarów w całej branży.
- Precyzyjna prognoza popytu: analizuj dane dotyczące chorób i trendy rynkowe, aby zapobiegać niedoborom leków i nadmiernym zapasom.
- Zabezpiecz łańcuch chłodniczy: monitoruj przesyłki wrażliwe na temperaturę w czasie rzeczywistym i zmieniaj trasę logistyczną, jeśli wykryjesz potencjalne odchylenie od normy.
Medycyna precyzyjna i genomika
Medycyna spersonalizowana wymaga przetwarzania danych genomowych przekraczających obciążenie zespołów pracujących ręcznie. AI może pomóc w interpretacji złożonych zbiorów danych w celu identyfikacji markerów chorób i wspierania bardziej ukierunkowanych decyzji dotyczących leczenia. Dzięki niej można:
- Szybsza interpretacja wariantów: segregacja wyników badań genomowych w celu ich przeglądu i ustalenia priorytetów
- Symulacja reakcji: modelowanie prawdopodobnych reakcji na terapie w celu generowania hipotez.
- Odkrywaj biomarkery: identyfikuj sygnały połączone z wynikami badań walidacyjnych.
💡Wskazówka dla profesjonalistów: Zarządzanie logistyką medycyny spersonalizowanej jest równie złożone jak sama nauka. Możesz skorzystać z szablonu ClickUp do zarządzania zapasami medycyny spersonalizowanej, aby śledzić w czasie rzeczywistym związki specyficzne dla danego pacjenta oraz wrażliwe odczynniki biologiczne.
Skorzystaj z tego szablonu ClickUp, aby:
- Rejestruj ID pacjentów, numery partii i terminy ważności za pomocą pól niestandardowych.
- Monitoruj poziomy zapasów i lokalizacje dostawców w laboratoriach dzięki zapisanym widokom.
- Śledź każde zlecenie dotyczące konkretnego pacjenta od momentu otwarcia do zakończenia, dzięki przejrzystym statusom.
Zapewnij pacjentom leczenie dostosowane do ich potrzeb, korzystając z szablonu ClickUp do zarządzania zapasami leków spersonalizowanych, aby poprawić wyniki leczenia i wydajność operacyjną.
Typowe wyzwania związane ze skalowaniem AI w naukach przyrodniczych
Zakup AI nie rozwiąże problemów, jeśli dane, zarządzanie i cykle pracy nie są gotowe. Zrozumienie tych typowych wyzwań jest pierwszym krokiem do stworzenia skutecznej strategii.
Jakość i dostępność danych
Skuteczność modeli zależy od dostępnych danych. Jeśli wyniki badań są niespójne lub zamknięte w silosach, modele działają w oparciu o niekompletny widok sytuacji.
Aby uzyskać zwrot z inwestycji w AI, dane muszą być zgodne z zasadami FAIR:
- Wyszukiwalność: oznaczaj badania za pomocą etykiet, aby były one widoczne zarówno dla Twojego zespołu, jak i algorytmów.
- Dostępność: przechowuj dane w centralnym środowisku, z którego autoryzowane systemy mogą je pobierać bez konieczności ręcznej interwencji.
- Interoperacyjność: Standaryzacja formatów umożliwia łączenie i analizowanie zbiorów danych pochodzących z różnych laboratoriów.
- Możliwość ponownego wykorzystania: jasno dokumentuj metadane, aby przyszłe zespoły mogły bazować na starych eksperymentach zamiast je powtarzać.
Braki kadrowe i potrzeby w zakresie podnoszenia kwalifikacji
Nadal brakuje specjalistów posiadających wiedzę z zakresu nauk laboratoryjnych i nauki o danych. Nie oznacza to jednak, że musisz zamienić swoich biologów molekularnych w ekspertów od języka Python. Powinieneś jednak wypełnić lukę komunikacyjną między laboratorium a zespołem programistów.
Pomaga to w tworzeniu środowisk międzyfunkcyjnych, w których naukowcy zajmujący się naukami przyrodniczymi mogą korzystać z narzędzi AI bez konieczności pisania kodu.
💡Wskazówka dla profesjonalistów: umożliwiaj członkom swojego zespołu zostanie programistami bez konieczności posiadania zaawansowanych umiejętności kodowania. ClickUp Codegen pełni rolę autonomicznego programisty AI, który wypełnia tę lukę.
Dzięki integracji agenta Codegen bezpośrednio z Twoim obszarem roboczym naukowcy mogą:
- Przekształć instrukcje w kod: opisz potrzebną poprawkę danych lub funkcję w języku naturalnym, aby Codegen mógł automatycznie napisać kod i otworzyć pull request w GitHub.
- Usuń przeszkody inżynieryjne: deleguj zadania techniczne bezpośrednio do agenta w ekosystemie ClickUp, zamiast czekać, aż ktoś nada priorytet prostemu skryptowi danych.
- Zwiększ znajomość danych: zapewnij przewagę bez kodowania, umożliwiając pracownikom nietechnicznym tworzenie i wdrażanie zespołów AI, które automatyzują procesy laboratoryjne i bioprocesowe.
Obszar roboczy, który upraszcza obsługę danych, pozwala naukowcom zajmującym się naukami przyrodniczymi skupić się na interpretacji wyników, a nie na rozwiązywaniu problemów związanych z oprogramowaniem.
Zgodność z przepisami i zarządzanie
W branży podlegającej ścisłej regulacji model typu „czarna skrzynka” stanowi zagrożenie. Niezależnie od tego, czy przeprowadzają Państwo raportowanie do FDA, czy do EMA, generatywna AI stosowana w naukach przyrodniczych musi być zrozumiała i podlegać audytowi. W związku z tym nie można wdrożyć modelu, który prowadzi do wniosków klinicznych bez jasnej, udokumentowanej ścieżki.
Powodzenie skalowania wymaga ram dla:
- Przejrzystość algorytmów: zapewnienie, że każda prognoza może być powiązana z źródłem danych.
- Ograniczanie stronniczości: audytowanie zestawów szkoleniowych w celu zapewnienia, że wąskie dane demograficzne pacjentów nie zniekształcają prognoz.
- Ścieżki audytu: Prowadzenie trwałej ścieżki audytu zmian, danych wejściowych i decyzji.
Te zasady zarządzania danymi nie są opcjonalnymi dodatkami; są one podstawowymi wymaganiami dotyczącymi wykorzystania AI w środowisku GxP.
Integracja z istniejącymi cyklami pracy
Najczęstszym błędem jest zakup platformy AI, która nie jest zintegrowana z codziennym cyklem pracy zespołu. Jeśli naukowcy muszą logować się do osobnej aplikacji tylko po to, aby skorzystać z modelu, nie będą z niej korzystać. W rzeczywistości jest to kolejne źródło rozrostu narzędzi.
Sztuczna inteligencja musi funkcjonować tam, gdzie odbywa się praca, w przeciwnym razie jej wdrożenie zakończy się niepowodzeniem z powodu konieczności przełączania się między zakładkami i ponownego wprowadzania danych. Bez dostępu do planów projektów, dokumentów dotyczących wersji próbnych i rozmów zespołu, sztuczna inteligencja będzie zawsze działać w oparciu o niekompletne informacje. Integracja staje się zatem warunkiem koniecznym do wdrożenia.
📌 Zaleta ClickUp: Upewnij się, że Twoja AI zawsze ma pełny kontekst Twoich badań. Integracje ClickUp zapewniają wsparcie dla ponad 1000 aplikacji, umożliwiając bezpośrednie przesyłanie danych do środowiska zarządzania projektami.
- Połącz kod z pracą: połącz aktywność GitHub/GitLab z zadaniami i eksperymentami.
- Scentralizuj dokumentację: dodawaj załączniki i wyszukuj pliki bez opuszczania obszaru roboczego.
- Automatyzacja przekazywania zadań: uruchamiaj zadania i aktualizacje na podstawie standardowych zdarzeń związanych z przyjmowaniem danych.
- Przekształcaj rozmowy w działania: zamień kluczowe komunikaty w możliwe do śledzenia zadania.
- Osadź ważne pulpity nawigacyjne: otrzymaj widok na kluczowe wizualizacje w miejscach podejmowania decyzji.
👋 Pożegnaj się z chaotycznym rozrostem oprogramowania SaaS!
Jak wykorzystać AI w cyklach pracy związanych z naukami przyrodniczymi
Jeśli spróbujesz zrewolucjonizować cały proces badań i rozwoju naraz, prawdopodobnie popadniesz w paraliż analityczny. Zamiast tego skup się na budowaniu dynamiki poprzez małe, wymierne sukcesy. Oto proces:
Oceń gotowość swojego zespołu
Przed oceną dostawców przeprowadź rzetelny audyt swojej obecnej infrastruktury. Wynika to z faktu, że sztuczna inteligencja w biologii nie jest w stanie naprawić fundamentalnie wadliwej strategii dotyczącej danych. Aby ustalić, czy jesteś gotowy, sprawdź:
- Dojrzałość danych: Sprawdź, czy wyniki badań są dostępne i dobrze udokumentowane, czy też rozproszone w starszych wersjach formatów.
- Dostępność zasobów: Sprawdź, czy dysponujesz wewnętrznymi zasobami niezbędnymi do zarządzania programem pilotażowym, czy też potrzebujesz wsparcia partnera w zakresie wdrożenia.
- Dostosowanie interesariuszy: upewnij się, że kierownictwo jest committed do długoterminowej strategii, a nie tylko szuka szybkich rozwiązań.
Wynik: Przeprowadzenie tego audytu pomoże Ci zidentyfikować konkretne luki w danych, które należy wypełnić, zanim AI będzie mogła dokładnie przewidywać interakcje molekularne lub dopasowywać pacjentów do badań klinicznych.
Zacznij od przypadków użycia o dużym wpływie.
Nie próbuj osiągnąć niemożliwego. Zamiast tego zidentyfikuj konkretne wąskie gardło, w którym AI może zapewnić widoczny zwrot z inwestycji w ciągu miesięcy, a nie lat.
Na przykład automatyzacja przeglądu literatury może zaoszczędzić naukowcom dziesiątki godzin tygodniowo, a wykorzystanie NLP do poprawy dopasowania pacjentów do jednego z nadchodzących badań może natychmiast zmniejszyć ryzyko związane z ością czasu. Te szybkie korzyści sprawiają, że w firmie pojawiają się wewnętrzni zwolennicy, którzy będą promować szersze wdrożenie tej technologii w całej organizacji.
Wynik: Skupiając się na jednym obszarze o wysokim poziomie tarcia, zbliżasz się do funkcjonalnego pilotażu. Pokazuje to, że Twoja infrastruktura jest w stanie obsłużyć dane na żywo, dostarczając dowodów potrzebnych do zabezpieczenia budżetu na wdrożenie na pełną skalę.
Buduj współpracę między różnymi funkcjami
Inicjatywy związane z AI kończą się niepowodzeniem, gdy są izolowane w dziale IT. Aby odnieść sukces, od samego początku należy połączyć ekspertów dziedzinowych, takich jak klinicyści i biolodzy molekularni, którzy rozumieją naukę, z zespołami technicznymi.
Wymaga ujednoliconego obszaru roboczego, w którym oba zespoły mogą śledzić postępy w tym samym środowisku. Zdrowa współpraca międzyfunkcyjna, wspierana przez wspólną dokumentację i przejrzyste śledzenie projektów, eliminuje błędy, które hamują złożone projekty badawczo-rozwojowe.
Rezultat: Przełamanie tych barier funkcjonalnych oznacza, że naukowcy zajmujący się danymi nie tworzą modeli w próżni. Tworzysz pętlę informacji zwrotnej, w której badacz może natychmiast zgłosić anomalię w prognozie modelu, umożliwiając wprowadzanie poprawek w czasie rzeczywistym, które pozwalają utrzymać proces odkrywania leków na właściwym torze.
Mierz powodzenie i powtarzaj działania
Traktuj wdrożenie AI jak każdy inny eksperyment naukowy, ponieważ nie można poprawić tego, czego nie da się zmierzyć. Na początek przed uruchomieniem określ jasne kluczowe wskaźniki wydajności, takie jak:
- Czas potrzebny do uzyskania wniosków: Śledź zmniejszenie liczby godzin poświęcanych na ręczne wyszukiwanie danych.
- Redukcja błędów: zmierz spadek liczby błędów związanych z ręcznym wprowadzaniem danych w raportach klinicznych.
- Szybkość rekrutacji: monitoruj tempo rekrutacji pacjentów w porównaniu z poprzednimi badaniami.
Przeprowadzaj regularne retrospektywy, aby udoskonalać cykle pracy w oparciu o te wskaźniki. W tym przypadku ciągłe doskonalenie jest jedynym sposobem na zapewnienie, że AI pozostanie przydatna w miarę rozwoju badań.
Wynik: Ustanowienie tych wskaźników dostarcza twardych dowodów na wpływ AI. Dane te pomagają odejść od funkcji o niskiej wartości i skupić się na integracjach, które przyspieszają drogę do celu terapeutycznego.
Jak ClickUp wspiera zespoły zajmujące się naukami przyrodniczymi opartymi na AI
ClickUp to zintegrowany obszar roboczy oparty na AI, w którym dane dotyczące odkryć, protokoły badań i komunikacja zespołu są udostępniane w jednym miejscu. Pozwala to uniknąć rozproszenia kontekstu, które spowalnia prace badawczo-rozwojowe, i przejść do praktycznego przepływu.
ClickUp Brain pełni rolę centralnego systemu inteligencji dla tego obszaru roboczego, będąc pakietem agentów AI, którzy rozumieją wszystkie dane Twojego laboratorium.
- Skorzystaj z menedżera wiedzy AI, aby znaleźć konkretne kryteria badań lub wcześniejsze wyniki badań molekularnych, przeszukując swój obszar roboczy.
- Wdrażaj agentów AI Project Manager, aby samodzielnie podsumowywali synchronizacje techniczne laboratorium i identyfikowali potencjalne ryzyka związane z oszą czasu.
- Poproś AI o wyodrębnienie kluczowych elementów z złożonego protokołu klinicznego i ich dystrybucję jako uporządkowane zadania.
Super Agents zmienia ClickUp Brain z pasywnego asystenta w aktywnego partnera badawczego w ramach cyklu pracy w dziedzinie nauk przyrodniczych. Nieustannie monitoruje eksperymenty, dane z badań i harmonogramy projektów, automatycznie sygnalizując anomalie w postępach badań, ujawniając potencjalne ryzyko związane z przestrzeganiem przepisów i identyfikując wąskie gardła, zanim opóźnią one odkrycia.
Połączenie danych laboratoryjnych, protokołów i kontekstu realizacji pozwala Super Agents rekomendować kolejne eksperymenty, jako wyzwalacze działań następczych, a także zapewnić spójność działań zespołów klinicznych, regulacyjnych i badawczych — pomagając Twojej organizacji przejść od analizy reaktywnej do proaktywnych odkryć opartych na AI.
ClickUp Brain MAX rozszerza tę funkcjonalność o konwersacyjne rozumowanie w czasie rzeczywistym w całym obszarze roboczym. Badacze mogą zadawać złożone pytania naukowe lub operacyjne w języku naturalnym lub korzystać z funkcji Talk-to-Text, aby dyktować prośby, natychmiast generować podsumowania, ujawniać wcześniejsze wyniki lub przekładać dyskusje laboratoryjne na ustrukturyzowane zadania bez przerywania aktywnych badań.
Możesz również korzystać z ClickUp Brain w ramach ClickUp Dokumentów. Dzięki temu Twoje statyczne badania zamieniają się w żywe repozytorium protokołów i standardowych procedur operacyjnych.
Dokumenty te są głęboko zintegrowane z cyklami pracy projektowej. Dzięki temu zespoły regulacyjne i kliniczne mogą współpracować w czasie rzeczywistym w jednym środowisku.
Możesz używać ClickUp Docs do:
- Zaznacz dowolną linię w protokole badawczym i natychmiast przekształć ją w zadanie, które można śledzić w laboratorium.
- Korzystaj z zagnieżdżonych stron, aby zarządzać ogromną liczbą wniosków IND, zapewniając, że każda wersja jest przeszukiwalna i przejrzysta dla całego zespołu.
- Używaj bloków kodu z podświetlaniem składni, aby dokumentować skrypty bioinformatyczne lub procesy przetwarzania danych wraz z opisem badań.
Po wdrożeniu protokołów ClickUp Tasks zapewnia infrastrukturę umożliwiającą prowadzenie procesu odkrywania nowych rozwiązań niczym linii produkcyjnej. Możesz używać określonych typów zadań, takich jak kamień milowy, test laboratoryjny lub zgłoszenie regulacyjne, aby zapewnić wbudowanej sztucznej inteligencji ustrukturyzowane dane potrzebne do zrozumienia charakteru Twojej pracy i skutecznego ustalania priorytetów.
Zadania ClickUp również:
- Pozwól AI analizować zależności między zadaniami i terminami, aby zasugerować, które eksperymenty należy przyspieszyć, aby dotrzymać harmonogramu.
- Wykorzystaj pola niestandardowe, takie jak identyfikator związku, numer partii lub termin regulacyjny, aby rejestrować dane dotyczące zgodności u źródła.
- Pozwól swojemu zespołowi skupić się na nauce, wykorzystując AI do automatycznego wypełniania podsumowań zadań i aktualizacji postępów w oparciu o ich ostatnią aktywność.
Aby zachować nadzór bez ręcznego mikrozarządzania, ClickUp Automations zarządza cyklem pracy operacyjnej. Możesz użyć AI Automation Builder do opisania złożonych cykli pracy prostym językiem, zapewniając, że Twoje dane będą gotowe do audytu bez konieczności ręcznego wprowadzania danych przez naukowców.
Dzięki ClickUp Dashboards możesz również uzyskać widok ogólny na cały proces badań i rozwoju. Przekształca dane z obszaru roboczego w wykresy, diagramy i narzędzia do śledzenia postępów w czasie rzeczywistym, które zapewniają widoczność w różnych wskaźnikach. Możesz filtrować według projektu, zespołu lub innych kryteriów, aby wyświetlić dokładnie te informacje, których potrzebujesz.
🔔 Możesz zaoszczędzić jeszcze więcej czasu, prosząc ClickUp Brain o dostarczenie raportu o statusie i całkowicie unikając ręcznej pracy.
Lewis Norwood, dyrektor ds. relacji z klientami w Pharmacy Mentor, zrecenzował ClickUp:
„Teraz, gdy mamy ClickUp, nie powtarzamy w kółko tych samych czynności i nie mamy wątpliwości, kto jest odpowiedzialny za dany projekt. Widzimy, kto nim kieruje, możemy podzielić go na podzadania, a każdy widzi swoje obowiązki”.
Lewis Norwood, dyrektor ds. relacji z klientami w Pharmacy Mentor, zrecenzował ClickUp:
„Teraz, gdy mamy ClickUp, nie powtarzamy w kółko tych samych czynności i nie mamy wątpliwości, kto jest odpowiedzialny za dany projekt. Widzimy, kto nim kieruje, możemy podzielić go na podzadania, a każdy widzi swoje obowiązki”.
„Teraz, gdy mamy ClickUp, nie powtarzamy w kółko tych samych czynności i nie mamy wątpliwości, kto jest odpowiedzialny za dany projekt. Widzimy, kto nim kieruje, możemy podzielić go na podzadania, a każdy widzi swoje obowiązki”.
Przyszłość AI w naukach przyrodniczych
Odchodzimy od narzędzi, które po prostu reagują na dostarczone dane, na rzecz systemów agencyjnych, które proaktywnie zarządzają cyklem życia badań. Dlatego też kolejny etap rozwoju AI w naukach przyrodniczych skoncentruje się na autonomii predykcyjnej poprzez następujące kluczowe zmiany:
- Powszechne stosowanie autonomicznych agentów AI: Wdrażaj agentów, którzy samodzielnie tworzą dokumenty regulacyjne i synchronizują przepływy danych, aby uwolnić naukowców do wykonywania kluczowych cykli pracy.
- Modele predykcyjne: przeprowadź połączenie zestawów danych genomicznych i proteomicznych w jedną warstwę, aby odkryć ukryte mechanizmy chorób i zweryfikować hipotezy przed przystąpieniem do badań laboratoryjnych.
- Automatyczna konfiguracja badań: wykorzystaj AI do interpretacji protokołów i automatycznego tworzenia baz danych badań, zastępując ręczną konfigurację badań z plików PDF, która stanowiła dotychczasowe utrudnienie.
- Inteligentniejsza symulacja molekularna: wykorzystaj zaawansowane obliczenia do symulacji interakcji białko-ligand na poziomie szczegółowym, udoskonalając związki wiodące w ciągu tygodni, a nie miesięcy.
Te postępy sprawiają, że AI przestaje być biernym asystentem, a staje się aktywnym partnerem badawczym. Tworząc podstawy z wspierającym systemem rozumowania agentycznego, zapewniasz, że Twoje laboratorium jest strukturalnie przygotowane do przewodzenia kolejnej generacji odkryć.
Przyspiesz proces odkrywania dzięki AI, która zna Twoją pracę
Izolowany model AI często powoduje dodatkowe obciążenie administracyjne dla i tak już obciążonego zespołu. ClickUp eliminuje tę przeszkodę, oferując zintegrowany obszar roboczy oparty na AI, który łączy całą infrastrukturę badawczą w jeden inteligentny ekosystem.
Ponieważ ClickUp Brain rozumie wszystkie notatki laboratoryjne i kamienie milowe projektu, może zarządzać złożonymi cyklami pracy, podczas gdy Ty skupiasz się na nauce. Ponadto ujednolicenie specjalistycznych typów zadań, pulpity nawigacyjne w czasie rzeczywistym i autonomiczne agenty pozwalają również zaprzestać łączenia niepowiązanych narzędzi.
W końcu możesz pracować z systemem, który dostosowuje się do złożoności Twojej dziedziny nauki. Zarejestruj się w ClickUp za darmo już dziś, aby przenieść swój zespół od hipotezy do odkrycia. 🤩
Często zadawane pytania
Tradycyjna AI analizuje istniejące dane w celu klasyfikacji informacji lub przewidywania wyników. Generatywna AI idzie o krok dalej, tworząc całkowicie nową zawartość, taką jak nowatorskie struktury molekularne lub syntetyczne dane pacjentów do symulacji.
Tradycyjne zapytania do baz danych opierają się na dokładnych słowach kluczowych i sztywnych filtrach, często pomijając istotne informacje, jeśli terminologia nie jest idealnie dopasowana. Wyszukiwanie oparte na AI wykorzystuje rozumienie semantyczne do znajdowania informacji na podstawie kontekstu i znaczenia zapytania, umożliwiając znalezienie konkretnego wyniku badania, nawet jeśli nie pamiętasz dokładnej nazwy pliku.
Wiele nowoczesnych platform oferuje interfejsy bezkodowe lub przetwarzanie języka naturalnego. Dzięki temu można korzystać ze złożonych zbiorów danych, używając prostych zapytań w języku angielskim zamiast pisać skrypty w języku Python. Umożliwia to automatyzację cyklu pracy lub analizę danych z wersji próbnych za pomocą prostego interfejsu czatu.
Tak, ponieważ mniejsze zespoły często borykają się z największymi ograniczeniami zasobów. Podczas gdy zespoły korporacyjne wykorzystują AI do skalowania, mniejsze firmy biotechnologiczne wykorzystują ją do przyspieszenia pracy — automatyzując chaotyczne zadania administracyjne związane z zarządzaniem badaniami i przeglądem literatury, dzięki czemu niewielki zespół naukowców może konkurować z wynikami znacznie większej organizacji.