Нет лаборатории? Без проблем. Проводите свои эксперименты виртуально — вот как.
Виртуально проводите свои эксперименты дома с платформой машинного обучения Alchemite™ Analytics.
Введение
COVID-19 вынудил закрыть многие учреждения, в том числе университеты, лаборатории и производственные предприятия. Для большинства людей есть работа, которую можно выполнять дома, но для некоторых частей научного процесса требуется доступ в лабораторию или помещение для тестирования, оснащенное соответствующими инструментами.
Многим ученым, исследователям и инженерам пришлось приостановить свои эксперименты до особого распоряжения. Неудачи в экспериментах влияют на инновации и производство для тех, кто работает в промышленности, что приводит, например, к значительным задержкам в разработке новейших аккумуляторных технологий, что может оказать негативное влияние на электрификацию и, в конечном итоге, на снижение выбросов углерода. Задержки также замедляют процессы разработки лекарств или любой другой процесс разработки (например, материалов и химикатов). Ученые уже прогнозируют, сколько им придется компенсировать, когда лаборатории вновь откроются.
Intellegens трансформирует экспериментальный дизайн для компаний, занимающихся поиском лекарств, аэрокосмической и строительной химией, предлагая подход, основанный на данных, экономя до 80% традиционного экспериментального времени и средств.
Мы прошли долгий путь и теперь обслуживаем несколько отраслей — наша миссия — ускорить инновации и производство с помощью машинного обучения. Платформа Alchemite™ Analytics не только обеспечивает более высокую точность при большей скорости, но также способна работать с разреженными и зашумленными данными — типичными для редких и дорогих экспериментальных данных.
Прогнозируя и отображая экспериментальный ландшафт с прикрепленными уровнями достоверности, этот подход позволяет ученым эффективно выбирать следующий лучший эксперимент для проведения в оптимальном направлении.
Кто может извлечь выгоду
Любой, кто работает с экспериментальными данными, например, ученые и инженеры, работающие в секторе исследований и разработок в следующих областях:
"Производство добавок"
"Здравоохранение"
Машинное обучение для виртуальных экспериментов
Машинное обучение разрушает традиционные исследования и разработки и планирование экспериментов, что приводит к значительной экономии времени и денег в жизненном цикле разработки продукта.
Традиционный экспериментальный план можно использовать для руководства экспериментами, чтобы найти лучший ответ за кратчайшее количество шагов. Однако при таком подходе возникает ряд проблем, в том числе:
- Экспериментальные данные и данные моделирования разрежены и зашумлены.
- Пробная версия и усовершенствования дорого и отнимают много времени
- Экспериментальный процесс управляется экспертами и итеративно
Поэтому разработка новых методологий, которые ускоряют открытие и разработку новых составов, имеет решающее значение для достижения эффективности времени и снижения затрат.
Появление подходов машинного обучения позволило инновационным компаниям дополнить свой дизайн экспериментов более управляемым подходом, чтобы не только найти «ответ» как можно быстрее, но и определить эксперименты для наилучшего улучшения базовой модели, что приводит к постоянному циклу повышения производительности. .
Машинное обучение — это мощный инструмент для поиска закономерностей в многомерных данных. Он использует алгоритмы для изучения экспериментальных данных путем моделирования взаимосвязей и понимания корреляций между свойствами и связанными переменными.
Преимущества методов машинного обучения по сравнению с другими конструкциями наиболее велики при работе с многомерными данными.
Машинное обучение автоматизирует построение аналитических моделей с помощью алгоритмов, которые итеративно извлекают уроки из данных, что позволяет компьютерам обнаруживать скрытые закономерности и идеи, не программируя и не предвзято определяя, где искать.
Этот подход делает минимальные предположения о системах, которые генерируют данные. Он может быть эффективным даже при сборе данных без контролируемого плана эксперимента и при наличии сложных нелинейных взаимодействий.
Исторические экспериментальные данные как ресурс
Сегодня ученые обращаются к своим существующим данным и анализу, поскольку это тот тип работы, который можно выполнять дома с помощью вычислений.
Биофармацевтические компании просматривают свои базы данных по лекарствам и вакцинам, чтобы узнать, есть ли какая-либо историческая информация, которую можно было бы использовать для борьбы с новым коронавирусом.
Исторические экспериментальные данные являются ценным ресурсом для бизнеса, который часто упускается из виду и к которому трудно получить доступ. Раскрытие знаний, скрытых в этих данных, позволяет компаниям оставаться в авангарде инноваций и оптимизировать будущее развитие.
Проводите виртуальные эксперименты с помощью аналитической платформы Alchemite™.
Alchemite™ извлекает ценную информацию о корреляциях между параметрами, позволяя вам проводить виртуальные эксперименты, экономя время и деньги за счет устранения затрат на исследования и разработки.
Традиционные исследования и разработки ограничены неспособностью человека интерпретировать многомерные данные и принимать беспристрастные решения. Это в сочетании с тем фактом, что эксперименты и вычислительное моделирование могут занимать огромное количество времени и ресурсов, означает, что виртуальные эксперименты могут не только сэкономить время и деньги, но и раскрыть новые идеи. в данных.
Если вы хотите открыть или оптимизировать новые материалы или химические вещества, модели Alchemite™Analytics platform также помогут вам провести следующий лучший набор экспериментов, чтобы получить еще лучшее представление о ваших экспериментах. пейзаж.
С помощью виртуальных экспериментов вы можете:
- Находите закономерности в многомерных данных и эффективно работайте с редкими и дорогостоящими данными.
- Преобразуйте исследования и разработки с помощью машинного обучения, легко экспериментируя, моделируя и визуализируя реальные данные.
- Выберите следующий лучший эксперимент для запуска, быстро оценив точность и уровень достоверности ваших результатов.
Получите максимальную пользу от своего времени вне лаборатории, систематизировав имеющиеся у вас данные — это упражнение даст вам лучший шанс использовать машинное обучение для извлечения максимальной пользы из ваших существующих данных.
Основные функции
Аналитическая платформа Alchemite™ поддерживает рабочие процессы вашей команды на каждом этапе разработки и позволяет визуализировать результаты изменяющихся во времени виртуальных экспериментов. Ядро Alchemite™ высоко оптимизировано: для обучения моделей требуется несколько минут, на что традиционным методам глубокого обучения требуются часы или дни.
Эта полнофункциональная и простая в использовании платформа (вам не нужно быть специалистом по данным) позволяет пользователям управлять своими моделями, находить новые точки данных, выполнять прогнозы, оптимизацию и аналитику в наборах данных любого типа с помощью всесторонних меры доверия.
1. Изучите данные
Агрегируйте и исследуйте экспериментальные данные, которые используются для обучения модели. Получите представление о каждом столбце, легко отображая описательную статистику (гистограммы, стандартное отклонение, среднее значение, выбросы и т. д.). Автоматически просматривать любые вмененные значения, которые будут выделены с прикрепленными уровнями достоверности.
2. Предсказать
Легко прогнозируйте значения для различных функций с прикрепленными уровнями неопределенности. Возможность представить меру достоверности для каждого прогноза позволяет пользователям понять, насколько хорош прогноз, а затем решить, хотят ли они изучить безопасные и надежные варианты или более рискованные и неопределенные возможности.
3. Оптимизировать
Эта мощная функция позволяет пользователям указать точные целевые свойства, которых должен достичь новый дизайн. Пользователь может выбирать из всех параметров и решать, хотят ли они установить определенные целевые значения, которых должен достичь новый дизайн, это может быть минимизация или максимизация, свойства или установка фиксированных значений.
4. Анализируйте и визуализируйте
Анализируйте, визуализируйте и понимайте свои результаты. Выберите из множества различных инструментов и графиков, чтобы наилучшим образом представить ваши результаты.
Некоторые из этих инструментов включают анализ чувствительности, графики свойств и визуализацию «прогнозируемой» или «рассчитанной» формулировки по отношению к двум параметрам и по отношению к другим данным, о которых знает модель.
Быстро проверяйте точность и качество данных и визуализируйте результат изменения параметров процесса в режиме реального времени. Превращайте данные в продукты быстрее, получая полезную информацию с помощью интерактивных информационных панелей платформы.
Разрабатывайте модели, которые обеспечивают более глубокое понимание ваших экспериментальных данных, что позволяет улучшить процесс принятия решений, что приводит к более быстрому выводу продукта на рынок.
Возьми домой сообщение
Тот факт, что лаборатории закрыты, не означает, что вы не можете продолжать свои эксперименты. Уверенно проводите виртуальные эксперименты дома и используйте ценные исторические данные. Точные прогнозы помогут вам понять, какие эксперименты с наибольшей вероятностью дадут наилучшие результаты, что сэкономит вам время и деньги.
Индустрия 4.0 никуда не денется — не отставайте.
Следующие шаги
- "Свяжитесь с нами для бесплатной консультации. Как мы можем помочь вам достичь ваших целей?
- Запросить демо. Взгляните на платформу Alchemite™ Аналитика.
Читать далее
Использование нейронных сетей для более быстрого и дешевого проектирования материалов
Удаленная работа — это будущее для всех, а не только для технологических стартапов
Свяжитесь с нами или напишите по адресу [email protected]
Для получения дополнительной информации об Intellelegens посетите сайт https://intellegens.ai
Дополнительную информацию о платформе Alchemite™ Analytics см. на странице https://intellegens.ai/alchemite-analytics/.
Посетите наши Twitter и LinkedIn, чтобы увидеть наши последние обновления
