الأدوية والتكنولوجيا الحيوية
أتمتة المختبرات، ومعالجة العينات، والبيانات الجاهزة للتعلم لاكتشاف الأدوية وتشخيصها.
سياق الصناعة
تواجه مختبرات الأدوية والتكنولوجيا الحيوية ضغوطًا شديدة من أجل التكاثر والإنتاجية والامتثال. يؤدي سحب العينة يدويًا، ونقل العينات، والتعامل مع اللوحة إلى توفير التباين والحد من الحجم. يمكن للروبوتات القائمة على التعلم أتمتة سير العمل هذا مع التكيف مع الاختبارات والتنسيقات الجديدة - ولكن فقط باستخدام بيانات عالية الجودة ومحددة المهام.
ما نقدمه
- جمع البيانات — نقوم بجمع العروض التوضيحية لسحب العينات، ومعالجة العينات، ونقل الألواح، وإدارة الأنابيب. يتم تنسيق البيانات للتعلم بالتقليد (على سبيل المثال، OpenVLA، وضبط Octo) مع رؤية وإجراءات متزامنة.
- منصات OpenArm والمختبرات — أذرع معيارية وأجهزة متوافقة مع المختبر للتكامل مع الأدوات الموجودة. تصميم يركز على البيانات من أجل التحسين المستمر.
- منصة بيانات لا تعرف الخوف - تحميل سجلات الفشل من عمليات التشغيل الآلية؛ احصل على إعادة التشغيل التلقائي وقياس الأداء واختبار السياسة أ/ب. أغلق الحلقة بين النشر والتحسين.
- بيئة ر.ل — بيئات RL في العالم الحقيقي لتحسين نماذج سير العمل والجدولة واسترداد الأخطاء دون تعطيل الإنتاج.
القيمة التي نقدمها
- وقت أسرع للأتمتة - تخطي أشهر من جمع البيانات الداخلية. نحن نقدم مجموعات بيانات جاهزة للتعلم لفحوصاتك المحددة.
- إمكانية تكرار نتائج - بيانات مسجلة ومتسقة. إمكانية تتبع الامتثال (على سبيل المثال، 21 CFR Part 11) عند دمجها مع أنظمتك.
- المرونة — تتكيف الأنظمة القائمة على التعلم مع تنسيقات اللوحات والكواشف والبروتوكولات الجديدة مع الحد الأدنى من إعادة البرمجة.
- تقليل المخاطر — تتعامل الروبوتات مع العينات الخطرة أو المعقمة؛ يركز البشر على التصميم والتفسير.
أمثلة لحالات الاستخدام
- الفحص عالي الإنتاجية: التعامل مع اللوحة، ونقل السائل، وتكامل القارئ
- ثقافة الخلية: التعامل مع القارورة، وتبادل وسائل الإعلام، والتمرير
- إعداد العينة للتسلسل والتشخيص
- مراقبة الجودة والتفتيش: فحص الجودة البصرية واللمسية