医薬品 & バイオテクノロジー

[←産業]

薬の発見と診断のための 実験室自動化,サンプル処理,学習準備のデータ

産業の背景

製薬とバイオテクノロジーラボは,再生可能性,通量,および適合性について激しい圧力に直面している.手動パイプティング,サンプル転送,プレート処理は変容性と限界スケールを導入する.学習ベースのロボット技術は,新しい試験とフォーマットに適応しながらこれらの作業流を自動化することができます.しかし,高品質でタスク特有のデータのみを使用します.

わたしたち が 提供 する もの

• データ収集 パイプティング,サンプル処理,プレート転送,チューブ管理のためのデモを収集します.データは,同期視力とアクションで模倣学習 (例えば,OpenVLA,Octo細かな調整) に格式化されます.
• OpenArm&Lab Platforms 既存の機器と統合するためのモジュール式腕とラボ対応ハードウェア. 継続的な改善のためのデータ中心的な設計.
• ** Fearless Data Platform** 自動実行から失敗ログをアップロードする.自動再生,ベンチマーク,ポリシー A/Bテストを入手する.展開と改善の間のループを閉じる.
• RL環境 リアルワールド RL環境で,生産を妨害せずにサンプルワークフロー,スケジュール,エラー復元を最適化します.

わたしたち が 与える 価値

• 自動化時間を高速化する 内部データ収集を数ヶ月間 省略する.我々はあなたの特定のテストのために学習準備のデータセットを提供します.
• 再現可能性 一貫した記録されたデータ. システムに統合された場合,適合性に関する追跡可能性 (例えば,CFR第21条第11節).
• 柔軟性 学習ベースのシステムは,最小の再プログラムで新しいプレート形式,反応物質,プロトコルに適応します.
• リスクが減少する ロボットは危険または不妊なサンプルを処理する.人間は設計と解釈に集中する.

例の使用例

• 高通路スクリーニング:プレート処理,液体転送,読者統合
• 細胞培養:カラー処理,メディア交換,通過
• 配列と診断のためのサンプル準備
• QCと検査:視覚的および触覚的な品質チェック

[要求データ] T2] [連絡してください] T3)