디지털 R&D

Why are there no FDA approved TBK1 (TANK-binding kinase) inhibitors on the market, despite the key role it plays in the pathophysiology of many diseases.

효과적인 과학 연구를 위해 폭과 정밀도의 균형을 맞추는 검색 엔진 기능을 공개합니다.

Learn how emerging trends in AI are impacting CBRNE threat detection and mitigation.

Data-driven technologies play a pivotal role in swift analysis and quick response to chemical threats.

식품 산업의 AI가 생산, 혁신 및 지속 가능성을 어떻게 변화시키고 있는지 알아보십시오.AI가 더 스마트하고 효율적인 식품 솔루션을 만드는 데 어떻게 도움이 되는지 알아보십시오.

AI가 천연물 신약 개발을 재정의합니다. 머신 러닝을 통해 어떻게 식물과 미생물을 비롯해 다양한 신약 후보를 발견하고 개발 속도를 높일 수 있는지 알아보십시오.

폐기 부산물을 재활용하는 기업들이 어떻게 디지털 혁신을 통해 폐기물을 줄이고 새로운 수입원을 창출하고 있는지 알아보십시오.

오늘날 제약 제조업체는 다크 제형 데이터에서 통찰력을 얻고 한 때 숨겨져 있던 정보를 신약 개발에 활용할 방법을 모색하고 있습니다.

As the drug repurposing market grows, pharmaceutical manufacturers are investigating ways to cultivate insights from dark formulations data, turning once hidden insights into drug repurposing innovations.

Digital initiatives are transforming the chemical industry, allowing for faster innovation and a sustainable future.

Strategies to unlock dark data in the pharmaceutical industry. Reveal data insights and accelerate innovation through digitization and knowledge management.

Digital initiatives are transforming the pharmaceutical industry, allowing for faster drug development and expanded treatment options.

화학 R&D 분야에서 다크 데이터를 활용하기 위한 전략. 지식 관리와 데이터 전략 계획을 통해 데이터 통찰력을 확보하고 혁신을 가속화하십시오.

역배합(deformulation)은 알려진 제형의 구성을 역설계하는 프로세스입니다. 이 글은 예측 모델에서 일관적이며 고도로 구조화된 표현 값을 설명합니다.

연구 개발팀은 엄청난 양의 복잡한 데이터를 축적합니다. 이러한 데이터를 올바르게 활용하면 정확한 의사 결정과 함께 혁신을 촉진할 수 있는 유용한 정보원이 될 수 있습니다.

"변화를 멈추면 더 이상의 발전은 없다." 벤자민 프랭클린의 이 유명한 말은 당시 비즈니스 리더가 그 대상은 아니었을 것입니다. 그러나 빠르게 진화하는 오늘날의 시장 환경에서 비즈니스 성공을 위해서는 새로운 기술을 수용하고 이에 적응할 수 있는 준비 태세가 필요하다는 사실을 잘 알고 있는 비즈니스 리더에게는 그의 말이 깊은 울림이 될 것입니다.

Bayer 과학자들은 과학자가 엄선한 CAS의 반응 데이터로 합성 계획 모델의 예측 성능을 개선해 새롭고 유용한 화학 분야에 대한 이해도를 넓히고 있습니다.

이 정식 보고서에서는 지속 가능성과 미래 성장을 추구하는 세계 각국 특허청의 과제와 기회를 알아봅니다. 인공지능 기반 워크플로 솔루션을 활용한 생산성 및 특허 품질 향상에 대한 내용을 집중적으로 다룹니다.

Learn about the growth and barriers of artificial intelligence (AI) and learning algorithms within the field of chemistry.