Ein Blick in die Zukunft mit Agentic AI
Moderne Labore und Forschung und Entwicklung befinden sich in einem entscheidenden Wandel hin zu echten operativen Intelligenzen, die durch Autonomie, Geschwindigkeit und Anpassungsfähigkeit definiert sind. Mit der zunehmenden Komplexität wissenschaftlicher Daten reichen traditionelle KI-Modelle, die auf statischen, linearen und vordefinierten Einschränkungen basieren, nicht mehr aus. Um diese Herausforderungen zu bewältigen, zeigt Agentic AI einen grundlegenden Wandel von reaktiver zu proaktiver Orchestrierung. Der Begriff "Agentisch" bezieht sich auf seine Fähigkeit, eigenständig zu handeln, sich anzupassen und kontinuierlich zu lernen sowie eine Intelligenz, die stark zielorientiert ist. Sie besteht aus maschinellen Lernmodellen oder KI-Agenten, die menschliche Entscheidungsfindung nachahmen, um Probleme in Echtzeit zu lösen. In einem Multi-Agenten-System erfüllt jeder Agent eine spezifische Teilaufgabe, die erforderlich ist, um das Ziel zu erreichen, und seine Bemühungen werden durch Multi-Agenten-Orchestrierung koordiniert. 1
In wirkungsvollen Bereichen wie Arzneimittelentwicklung und -entdeckung haben KI-Agenten in Zusammenarbeit mit Wissenschaftlern die Fähigkeit, neuartige chemische Substanzen effizient und schnell zu testen und zu entwerfen, Hypothesen vorzuschlagen und Protokolle präzise nach Gap Assessments abzustimmen, sodass Forschungsgruppen an der Spitze der Innovation bleiben können. 2
Die folgenden Abschnitte untersuchen, wie Wissensgraphen und kontextbewusste Suche den Intelligenzhintergrund von Agentic AI zu einer umsetzbaren, entscheidungsfähigen Wissenschaft formen. 3
Wie stärkt Semantik die agentische KI?
Ohne Semantik kann agentische KI nicht existieren. Im Kontext des Verstehens definiert die Semantik Geschäftsregeln und Beziehungen und hilft den Agenten zu verstehen, was Daten bedeuten, nicht nur, was sie sind. 1 Mit der Semantik verstehen Agenten Konzepte, begründen komplexe Schritte und empfehlen Handlungen. In Compliance und Governance verankern semantische Modelle Richtlinien, die als Leitplanken dienen, um sicherzustellen, dass KI-Maßnahmen den Regeln entsprechen und abnormales Verhalten verhindern. Semantik kann natürliche Sprache in eine kontextgesteuerte, verständliche Sprache übersetzen, sodass Agenten Absicht genau interpretieren und Nutzer in Echtzeit mit ihren Daten kommunizieren können. 2
Ohne einen kontextbasierten Ansatz verstärken autonome Systeme KI-Halluzinationen durch Datenmissinterpretation und treffen Entscheidungen auf Basis von Mustererkennung statt wissenschaftlichem Verständnis. Das schafft Unklarheit, ein gefährliches Szenario in F&E, wo Geschwindigkeit ohne Kontext ein großes Risiko darstellt. Daher macht semantische Technologie Agentic AI zu einem echten wissenschaftlichen Kollaborateur, da sie Agenten in eine wirklich vertrauenswürdige Infrastruktur verwandelt, auf die sich jedes Labor verlassen kann, um sie mit Governance zu validieren.
Von einfachen datengetriebenen Modellen zu wissensgetriebener Intelligenz
Die F&E-Landschaft hat sich im Laufe der Jahre enorm weiterentwickelt, von der Erfassung grundlegender wissenschaftlicher Daten über komplexe statistische Modelle bis hin zu Wissensgraphen. Bei der Laborinformatik wurden die meisten Labore digitalisiert, mit Wissensgraphen, die explizite Zusammenhänge einführen, einen gemeinsamen wissenschaftlichen Kontext verbinden und sie als strukturiertes Wissen darstellen, anstatt als isolierte und nicht zusammenhängende Daten.
Wissensgraphen sind hervorragend darin, wissenschaftliche Daten zu organisieren und zu kontextualisieren, aber ihnen fehlt die Fähigkeit, als operative Plattform zu argumentieren, sich anzupassen und eigenständig zu agieren. Sie sind gut darin, nachrichtendienstbereite Plattformen bereitzustellen, aber keine Nachrichtenplattformen. Wie kann man diese Lücke überbrücken? Agentische KI kann die verbindende Verbindung sein, die einen Wissensgraphen mit Intelligenz in operative Daten einführt. Durch Multi-Agenten-Orchestrierung nutzt es semantische Kontexte, plant Aktionen, passt sich an vergangene Fehler an, begründet mit wissenschaftlichem Kontext und wandelt statisches Wissen in eine adaptive, zielorientierte operative Intelligenz um.
Forschung und Entwicklung hat einen Wendepunkt erreicht, um KI zu übernehmen.
Mit der weitverbreiteten Integration von KI-Tools, Copiloten und prädiktiven Modellen, die die Entdeckungsprozesse dramatisch beschleunigt haben, steht die wissenschaftliche Industrie an einem Wendepunkt. Ein grundlegender Wandel in der Art und Weise, wie wir KI nutzen, ist im Gange. Dank eines gestiegenen Interesses und allgemeines Bewusstseins für KI bei Kunden und Anbietern in verschiedenen Bereichen.
Generelle KI und traditionelle Automatisierung, die stark auf linearen, statischen Vorhersagen setzen, stoßen an ihre Grenzen, wenn sie mit der Komplexität wissenschaftlicher Kontexte und wahrer Intelligenz konfrontiert werden. Von isolierten Analytiken und statischen Modellen bis hin zu integrierten Intelligenzsystemen ist die Transformation bereits im Gange hin zu einer adaptiven, zielorientierten Plattform, die kontextbasierte Intelligenz aktiv argumentieren und experimentieren kann. Während Wissensgraphen die grundlegende Grundlage für die Organisation riesiger Datensätze legen, hilft Agentic AI F&E, den nächsten bedeutenden Schritt mit Autonomie und echter Intelligenz zu machen. Echte Autonomie in F&E erfordert mehr als fortschrittliche Algorithmen; Es erfordert ein Verständnis kontextgetriebener Wissenschaft, indem die verschiedenen Wissensgraphen zu einer einzigen, einheitlichen Wahrheitsquelle verknüpft werden. 3
Was bedeutet Agentic AI für BioTech360?
Plattformen, die ohne Semantik gebaut wurden, sind eine technische Schuld, die sich heutige Labore nicht leisten können. LabVantages BioTech360 basiert auf semantisch-erster Architektur. Seine Findable, Accessible, Interoperable, and Reusable (FAIR)-Fundamente und das intelligenzfähige F&E-Ökosystem legen die Voraussetzungen für Autonomie dar. Es verschafft F&E-Organisationen einen strategischen Vorteil, indem es die heutige digitale Transformation in die agenartige Innovation von morgen verwandelt.
Die Integration von Agentic AI mit BioTech360 bietet bedeutende Möglichkeiten. Es wird seine domänenspezifischen Module zu autonomen, wissensgetriebenen Entdeckungs-Engines erweitern. Indem KI-Agenten auf einer semantisch-orientierten Grundlage arbeiten, denken sie nicht nur, sondern argumentieren auch über biologisches und chemisches Wissen, das im Wissensgraphen dargestellt wird, um Design, Optimierung und Entscheidungsfindung zu beschleunigen.
Mit der Multi-Agenten-Orchestrierung können Agenten eine schnellere Lead-Identifikation ermöglichen, eine robuste kontextbasierte Suche nach spezifischen Antikörpern, Stämmen und Plasmiden aus einem riesigen Repository ermöglichen, potenzielle Risiken und unerwünschte Ereignisse vorhersagen und feststellen sowie therapeutische Strategien basierend auf dem Kontext entwickeln. In Arzneimittelforschungsplattformen werden Agenten in der Lage sein, beschleunigte Hochdurchsatz-Screenings mit absoluter Genauigkeit unter Verwendung von Struktur-Aktivitäts-Beziehungen (SAR) und kontextbasierter Hit-to-Lead-Verbindungsoptimierung durchzuführen.
Die Morgendämmerung der agentischen KI in F&E
Der CAGR für Agentic AI wird von 2025 bis 2032 % von 42,8 % angegeben, und das prognostizierte Marktwachstum beträgt 88,35 Milliarden USD im Jahr 2035, mit einer ROI von 171 %. 4 Dies sind keine bloßen Vorhersagen. Das setzt einen Trend für die Zukunft. Organisationen, die frühzeitig in Agentic AI investieren, sind nicht nur datengetrieben, sondern auch intelligenzbereit.
Wenn Knowledge Graphs wissenschaftliche Daten verständlich machen, wird Agentic AI noch einen Schritt weiter gehen, indem sie sie in umsetzbare, intelligente Daten verwandelt. Agentische KI kann argumentieren, handeln und mehrstufige wissenschaftliche Aufgaben automatisieren und so die Erwartungen an Innovation in den Lebenswissenschaften neu gestalten. Während sich die Schlagzeilen jedoch auf fortschrittliche KI-Fähigkeiten konzentrieren, ist die eigentliche strategische Frage für F&E-Führungskräfte eher geerdet.
"Sind meine Daten bereit für KI?"
Bei LabVantage helfen wir Ihnen, diese entscheidende Grundlage mit BioTech360 über unsere semantische Wissensplattform zu legen und sie mit agentischen KI-Fähigkeiten zu erweitern, die das Schließen in Ihren F&E-Workflows automatisieren.
Das Ergebnis? Ihre Organisation wird nicht nur datengetrieben, sondern wirklich intelligenzbereit.
Having experience of over 40 years and a pioneer in laboratory informatics, LabVantage enters a new chapter of embedding autonomic intelligence into complex laboratory solutions. Um mehr zu erfahren, besuchen Sie uns bei LabVantage/BioTech360
Referenzen:
- Was ist agentische KI?
- Agentische KI für wissenschaftliche Forschung: Autonome Agenten transformieren das Experimentdesign
- Model Context Protocol (MCP) und seine Auswirkungen auf KI-getriebene Startups
- Fortune Geschäftseinblicke
