制药与生物技术

行业背景

制药和生物技术实验室面临着再现性、通量和合规性的巨大压力。 手动移液、样品转移和板处理会带来可变性和限制范围。 基于学习的机器人技术可以使这些工作流程自动化，同时适应新的检测方法和格式——但前提是需要高质量的、特定于任务的数据。

我们提供什么

• 数据收集 — 我们收集移液、样品处理、板转移和试管管理的演示。 数据被格式化以用于具有同步视觉和动作的模仿学习（例如，OpenVLA、Octo 微调）。
• OpenArm 和实验室平台 — 模块化臂和实验室兼容硬件，可与现有仪器集成。 以数据为中心的设计，以实现持续改进。
• 无畏数据平台 — 上传自动运行的失败日志； 获得自动重播、基准测试和策略 A/B 测试。 关闭部署和改进之间的循环。
• 强化学习环境 — 真实的 RL 环境，可在不中断生产的情况下优化示例工作流程、调度和错误恢复。

我们提供的价值

• 更快的自动化时间 — 跳过数月的内部数据收集。 我们为您的特定分析提供可供学习的数据集。
• 再现性 — 一致的记录数据。 与您的系统集成时，可追溯合规性（例如 21 CFR 第 11 部分）。
• 灵活性 — 基于学习的系统只需最少的重新编程即可适应新的板格式、试剂和方案。
• 降低风险 — 机器人处理危险或无菌样品； 人类专注于设计和解释。

示例用例

• 高通量筛选：板处理、液体转移、阅读器集成
• 细胞培养：烧瓶处理、培养基交换、传代
• 用于测序和诊断的样品制备
• 质量控制和检查：视觉和触觉质量检查