Eppendorf und die Datahow AG, eine Spezialistin fortschrittlicher Datenanalyse und KI-gestützter Prognosesoftware, geben eine strategische Zusammenarbeit bekannt. Das Ziel: Mit einer kombinierten Plattform die Entwicklung von Bioprozessen grundlegend zu verbessern.
In der Bioprozessentwicklung ist es entscheidend, komplexe Prozesse zu entwickeln und zu optimieren, die strenge Qualitätsstandards erfüllen. Prozessdaten sind dabei von zentraler Bedeutung, doch ihre effektive Nutzung stellt für Prozesswissenschaftler nach wie vor eine grosse Herausforderung dar. Die Integration der KI-gestützten Analyselösung «DataHowLab» in die Monitoring- und Analyseplattform «BioNsight cloud» geht auf diesen Bedarf ein, indem sie einen optimierten Arbeitsablauf von der Datengenerierung über die Datenanalyse bis zum Erkenntnisgewinn bietet. Dadurch können Forschende schnell und effizient fundierte Entscheidungen treffen.
Die Harmonie der Daten rund um den Bioreaktor ist für eine nahtlose Verknüpfung zwischen Forschung und Entwicklung und skalierbarer Produktion unerlässlich. Die Zusammenarbeit der beiden Unternehmen adressiert die komplexen Anforderungen an digitale Dienste in diesem Kontext.
Nahtlose Datenintegration und -zugänglichkeit
«Integration und Zusammenarbeit werden manchmal unterschätzt, sind aber entscheidend für den Erfolg von Bioprozessprojekten. Unsere Lösungen ermöglichen die nahtlose gemeinsame Nutzung und Kontextualisierung von Daten über mehrere Geräte und Standorte hinweg und stellen sicher, dass Wissenschaftler aussagekräftige Vergleiche anstellen und wertvolle Erkenntnisse gewinnen können», erklärt Lina Tao, Senior Vice President Eppendorf Bioprocess.
«Die kombinierte Plattform wird es Wissenschaftlern ermöglichen, von verschiedenen Geräten aus auf Daten zuzugreifen und diese zu modellieren – egal ob es sich um einen PC, einen Laptop oder ein Smartphone handelt – und zwar über Labore, Branchen und Länder hinweg», ergänzt Dr. Alessandro Butté, Chief Executive Officer bei DataHow. «Dieses Mass an Zugänglichkeit ermöglicht einfache und aussagekräftige Vergleiche, die Erkenntnisse über verschiedene Massstäbe und verschiedene Durchläufe hinweg liefern.»
Automatisierung der Datenaufbereitung
Die manuelle Datenbereinigung und -formatierung sind oft mühsam und fehleranfällig. Durch die Automatisierung dieser Prozesse spart die integrierte Plattform Zeit und verringert das Fehlerrisiko, sodass sich Forschende auf die wertschöpfende Analyse und die Gewinnung wichtiger Erkenntnisse für die Entscheidungsfindung konzentrieren können. Hier zeigt die Cloud-Technologie ihre Stärke, indem sie einen einfachen Zugang zu sauberen, formatierten und analysereifen Daten ermöglicht.
Die Stärken der prädiktiven Modellierung erschliessen
Mit sauberen und gut organisierten Daten bietet DataHowLab den Zugang zu fortschrittlichen KI-gestützten Analysen und ermöglicht es auch Nicht-Datenwissenschaftlern, mit geführten Arbeitsabläufen komplexe Analysen durchzuführen.
Forschende können die Software nutzen, um fortschrittliche Prozessdatenanalysen durchzuführen, durch in silico-Simulationen Erkenntnisse ausserhalb des Labors zu gewinnen, oder um KI-gestützt optimale Versuchspläne zu erstellen. Mit einem schnelleren Prozessverständnis kann somit die Forschung und Entwicklung effizienter arbeiten, da der experimentelle Aufwand reduziert und die Projektlaufzeiten verkürzt werden.
