製薬およびバイオテクノロジー

業界の背景

製薬およびバイオテクノロジーの研究室は、再現性、スループット、コンプライアンスに対する強いプレッシャーに直面しています。 手動ピペッティング、サンプル移送、およびプレートの取り扱いにより、ばらつきが生じ、スケールが制限されます。 学習ベースのロボット工学は、新しいアッセイや形式に適応しながらこれらのワークフローを自動化できますが、それは高品質でタスク固有のデータが必要です。

私たちが提供するもの

• データ収集 — ピペット操作、サンプル処理、プレート移送、チューブ管理のデモンストレーションを収集します。 データは、ビジョンとアクションを同期させた模倣学習 (OpenVLA、Octo 微調整など) 用にフォーマットされています。
• OpenArm およびラボ プラットフォーム — 既存の機器と統合するためのモジュール式アームとラボ互換ハードウェア。 継続的な改善のためのデータ中心の設計。
• 大胆不敵なデータプラットフォーム — 自動実行からの失敗ログをアップロードします。 自動再生、ベンチマーク、ポリシー A/B テストを取得します。 導入と改善の間のループを閉じます。
• RL環境 — 本番環境を中断することなく、サンプルのワークフロー、スケジューリング、エラー回復を最適化するための現実世界の RL 環境。

私たちが提供する価値

• 自動化までの時間を短縮 — 数か月にわたる社内データ収集を省略できます。 当社は、お客様の特定のアッセイ向けにすぐに学習できるデータセットを提供します。
• 再現性 — 一貫したログデータ。 システムと統合すると、コンプライアンス (21 CFR Part 11 など) のためのトレーサビリティが得られます。
• 柔軟性 — 学習ベースのシステムは、最小限の再プログラミングで新しいプレート形式、試薬、プロトコルに適応します。
• リスクの軽減 — ロボットは危険なサンプルや無菌サンプルを扱います。 人間はデザインと解釈に重点を置きます。

使用例の例

• ハイスループットスクリーニング: プレートハンドリング、液体移送、リーダー統合
• 細胞培養: フラスコの取り扱い、培地交換、継代
• シーケンスおよび診断のためのサンプル前処理
• QCと検査：目視と触覚による品質チェック