Der glückliche Zufall, das Wunder der zufälligen Entdeckung, ist seit langem als entscheidender Katalysator für Innovationen anerkannt. Zu den bekanntesten gehörten die Pockenimpfung (einschließlich des Konzepts der Impfung selbst), Röntgenstrahlen und Penicillin.
So bahnbrechend Entdeckungen dieser Art auch sein können, sich ausschließlich auf Zufälle zu verlassen, ist kein nachhaltiger Ansatz, um Wachstum und Fortschritt zu fördern. Glücklicherweise haben die jüngsten Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) zu einer besseren Möglichkeit geführt, die versteckten Verbindungen aufzudecken, die zu großen Durchbrüchen führen können: die semantische Suche.
In unserem letzten Blog haben wir untersucht, wie die nahtlose Integration einer semantischen Suchmaschine in F&E-Workflows verspricht, die Präzisionsmedizin zu beschleunigen. In diesem Beitrag werden wir uns eingehender damit befassen, wie die semantische Suche und verwandte Spitzentechnologien Innovationen fördern können, indem sie organisierte Serendipität fördern.
Die Suche nach einer besseren Suche
Bis vor etwa einem Jahrzehnt war die einzige Möglichkeit, riesige digitale Datensätze zu durchforsten, eine als „lexikalische“ Suche bekannte Methode. Suchmaschinen suchten nach wörtlichen Übereinstimmungen der Suchbegriffe: entweder Buchstaben-für-Buchstaben-Duplikate oder typische Variationen. Beispielsweise erhalten Sie bei der Suche nach „Susan“ möglicherweise Übereinstimmungen, die den Namen „Sue“ enthalten. Eine lexikalische Suchmaschine kann zwar Wörter durch den Abgleich von Buchstabenfolgen erkennen, aber sie versteht nicht die Bedeutung hinter den Wörtern.
Diese Innovation hat die Suche verändert, da sie es Computern ermöglicht, die natürliche menschliche Sprache besser zu verstehen. Geben Sie heute den Satz „I'll be back“ in eine Suchmaschine ein, erhalten Sie nicht nur Ergebnisse, die sich auf Arnold Schwarzenegger und den Film Terminator beziehen. Die Engine weiß auch, dass dieser ikonische Spruch etwas mit „Hasta la vista, baby“, „Go ahead, make my day“ und „Houston, we have a problem“ gemeinsam hat.
Auf diese Weise erleichtert die semantische Suche Google, uns mehr Antworten zu liefern, nach denen wir wirklich suchen. Der Umfang der semantischen Suche ist jedoch aus Sicht der Forschung begrenzt. In der Pharmaforschung erfordert die Schaffung eines fruchtbareren Umfelds für Innovationen eine noch tiefere Anwendung dieser Technologie.
Die Revolutionierung der semantischen Suche und Entdeckung
Fortschrittliche Formen der semantischen Suche ermöglichen es F&E-Organisationen, neue und aufregende Durchbrüche zu erzielen und gleichzeitig die Zeit zu verkürzen, die für die Suche und Analyse von Informationen benötigt wird. Die Nutzung von erklärbarer KI, natürlicher Sprachverarbeitung und einer umfangreichen Wissensdatenbank kann Forschern helfen, scheinbar unzusammenhängende Datenpunkte zu identifizieren und zu verbinden und unerwartete Erkenntnisse in wertvolle Erkenntnisse und Möglichkeiten umzuwandeln.
„Wir freuen uns, mit Biomax zusammenzuarbeiten, um Wissen in unserer Wissenschafts- und Innovationsgemeinschaft effektiv zu verwalten und zu teilen“, so Dorus van der Linden, Head of Knowledge Management and Sharing bei DSM, einem auf Gesundheit und Ernährung spezialisierten Unternehmen mit Sitz in den Niederlanden.
„Mit unserer vorherigen konventionellen Stichwortsuche konnten wir nur 45 % unserer F&E-Dokumente abrufen, im Gegensatz zu 95 %, die wir mit der semantischen Suchplattform von Biomax abrufen konnten. Wissen, das sonst verborgen und unverbunden ist, ist jetzt für unsere Wissenschaftler zugänglich, und das spart uns Zeit und Ressourcen für das Sammeln relevanter Informationen“, führt van der Linden aus.
Ergebnisse wie diese werden durch die Integration semantisch strukturierter und unstrukturierter Daten aus einer Vielzahl von Quellen ermöglicht, darunter proprietäre Forschungsinitiativen, wissenschaftliche Literatur, Patentdatenbanken und klinische Studien sowie externe Datenbanken wie ChEMBL, PubChem, UniProtKB, PDB und Open Targets. Diese umfassende Datenintegration ermöglicht es Unternehmen, auf einen riesigen Wissenspool zuzugreifen, Entwicklungszyklen zu beschleunigen und die Qualität ihrer Produkte und Dienstleistungen zu verbessern.
Verborgene Verbindungen mit Wissensgraphen aufdecken
Speziell für die Forschung entwickelte spezialisierte Wissensgraphen bilden das Herzstück innovativer Ansätze zur Förderung organisierter Serendipität. Diese Graphen stellen strukturierte, miteinander verbundene Netzwerke von Konzepten, Entitäten und Beziehungen dar, die reales Wissen in einem maschinenlesbaren Format darstellen. Wissensgraphen ermöglichen es Benutzern, Muster zu erkennen, Verbindungen herzustellen und neue Erkenntnisse aus scheinbar unzusammenhängenden Datenpunkten abzuleiten.
Knowledge Graphen dienen als leistungsstarke Werkzeuge für die semantische Integration, indem sie eine umfassende Abbildung der kontextuellen Landschaft bereitstellen und unterschiedliche Datenquellen verbinden. Das Ergebnis ist ein kontinuierlich wachsender globaler Wissensgraph, der die semantischen Beziehungen zwischen verschiedenen Datenpunkten aufdeckt und es Forschern ermöglicht, verborgenes Wissen aus expliziten Informationen abzuleiten.
Überbrückung der Kluft zwischen Daten und Erkenntnissen
Die Leistungsfähigkeit eines Wissensgraphen wird weiter verbessert, wenn er als „semantische Schicht“ verwendet wird, die auf verschiedenen Datenströmen, Data Lakes und Data Warehouses aufbaut. Diese semantische Schicht dient als Metadaten-Verwaltungssystem und bietet Identität, Klassifizierung und Kontextualisierung für alle verschiedenen Punkte in diesen Quellen.
Die semantische Schicht spielt eine entscheidende Rolle dabei, Endbenutzern durch Abfrage- und Frage-Antwort-Funktionen den Zugriff auf die richtigen Informationen zur richtigen Zeit in riesigen Mengen von Unternehmens- und öffentlichen Daten zu ermöglichen. Durch die Einhaltung der FAIR-Datenprinzipien (Findable, Accessible, Interoperable, and Reusable) erleichtert die semantische Schicht die Wiederverwendbarkeit digitaler Assets. Diese werden typischerweise in den Biowissenschaften gesammelt und ermöglicht die schnelle Entwicklung dedizierter Apps für spezialisierte Anwendungsfälle und die Erstellung fundierter analytischer Data Marts für die nachgelagerte Verarbeitung.
Förderung der organisierten Serendipität mit einem Innovationsmotor
LabVantage Biomax schließt die Lücke zwischen dem aktuellen Wert, den F&E-Organisationen aus Daten ziehen, und dem potenziellen Wert, den sie mit AILANI (Artificial Intelligence LANguage Interface), einer semantischen Integrations- und Suchplattform, erzielen können.
Durch die Integration strukturierter und unstrukturierter Daten aus einer Vielzahl von Quellen ermöglicht AILANI Forschern den Zugriff auf eine riesige Wissensbasis, die sonst unzugänglich und isoliert wäre. Die Plattform ist nicht auf die Textanalyse beschränkt – Informationen können mithilfe der optischen Strukturerkennung auch aus Diagrammen, Grafiken, chemischen Formeln und anderen Bildern extrahiert werden. Der spezialisierte Wissensgraph wiederum zeigt die kontextuellen Beziehungen zwischen verschiedenen Datenpunkten auf, sodass Forscher Verbindungen herstellen und Erkenntnisse aus scheinbar unzusammenhängenden Informationen ableiten können. Daten werden nicht nach Beliebtheit priorisiert, sondern durch die Menge der damit verbundenen unterstützenden Beweise validiert.
Die Fähigkeit der semantischen Schicht, die Lücke zwischen Rohdaten und umsetzbaren Erkenntnissen zu schließen, verstärkt das Potenzial für organisierte Serendipität weiter. Indem die semantische Schicht komplexe Datensätze zugänglicher und verständlicher macht, ermöglicht sie es Forschern, verborgene Muster aufzudecken und fundierte Entscheidungen zu treffen, was Innovation und Wachstum vorantreibt.
Mit seiner auf Wissensgraphen basierenden semantischen Schicht ist AILANI ein Game-Changer bei der Förderung von Innovationen, indem es organisierte Serendipität fördert. Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit fortschrittlicher Technologien wie erklärbarer KI, Verarbeitung natürlicher Sprache, optischer Strukturerkennung und semantischer Integration eröffnet AILANI Unternehmen neue Möglichkeiten, unerwartete Verbindungen und unvoreingenommene Erkenntnisse zu nutzen.
Um mehr über AILANI zu erfahren, sehen Sie sich dieses kurze Einführungsvideo an. Wenn Sie bereit sind, die Zukunft der datengesteuerten Entscheidungsfindung zu gestalten, kontaktieren Sie uns noch heute.
