Eppendorf und Datahow, eine Ausgründung der ETH Zürich, wollen ihre beiden Technologien – eine KI-gestützte Analyselösung und eine cloudbasierte Überwachungs- und Analyseplattform – kombinieren, um Daten aus Bioprozessen effektiver zu nutzen.

Auch Nicht-Datenwissenschaftler können komplexe Analysen mit geführten Arbeitsabläufen durchführen. (Bild: Datahow)

Manuelle Datenbereinigung und -formatierung sind oft langwierige und fehleranfällige Aufgaben, die den Forschungsprozess behindern können. Indem sie diese Prozesse automatisieren, ermöglichen Eppendorf und Datahow Forschenden durch die integrierte Plattform, Zeit zu sparen und das Fehlerrisiko zu verringern. Auf diese Weise können sich Forschende darauf konzentrieren, wertschöpfende Analysen durchzuführen und Erkenntnisse für die Entscheidungsfindung zu gewinnen.

Mit gut organisierten Daten demokratisiert die Plattform der Partner den Zugang zu KI-gestützten Analysen und ermöglicht es auch Nicht-Datenwissenschaftlern, komplexe Analysen mit geführten Arbeitsabläufen durchzuführen.

Konkret ermöglicht die Software, Forschenden fortschrittliche Prozessdaten-Analysen durchzuführen, In-Silico-Simulationen zu starten, um Erkenntnisse außerhalb des Nasslabors zu gewinnen, oder mit Hilfe von KI optimale Experimente zu planen. Mit einem schnelleren Prozessverständnis kann die Forschung und Entwicklung effizienter arbeiten, da der experimentelle Aufwand reduziert und die Projektlaufzeiten verkürzt werden.

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