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Last updateDi, 27 Feb 2024 8pm
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Kooperation mit Acceleration Consortium an Open-Source-KI für Versuchsplanung

Merck und Acceleration Konsortium machen KI-gestützten Versuchsplaner Bayesian Back End (BayBE) jetzt als Open Source auf GitHub verfügbar.

Engine für die Bayes'sche Optimierung, die bereits Dutzende von Anwendungsfällen bei Merck unterstützt, jetzt als Open Source verfügbar, um deren Nutzung zu fördern
Enge Partnerschaft als Wegbereiter für die autonomen Labore von morgen

Merck, ein führendes Wissenschafts- und Technologieunternehmen, und das Acceleration Consortium der University of Toronto, Kanada, gaben heute gemeinsam bekannt, dass ihr KI-gestützter Versuchsplaner Bayesian Back End (BayBE) jetzt als Open Source auf GitHub verfügbar ist, mit einer uneingeschränkten Apache 2.0-Lizenz. Die gemeinsame Open-Source-Initiative kombiniert das Portfolio an Anwendungsfällen von Merck mit der Erfahrung des Acceleration Consortium, das im Bereich autonomer Labore weltweit führend ist.

„Die Veröffentlichung und Pflege von Open-Source-Code für die wissenschaftliche Forschung ist für die Entwicklung autonomer Labore unerlässlich. Diese Zusammenarbeit wird Projekte zur Entwicklung autonomer Labore, an denen mehrere Stakeholder beteiligt sind, deutlich voranbringen. Ich bin sehr stolz auf unsere Zusammenarbeit mit Merck, mit der es uns gelang, eine Software für die KI-gestützte Versuchsplanung zu entwickeln und zu veröffentlichen. Unsere Gesellschaft steht vor immer größeren Herausforderungen und die Wissenschaft muss mit ihnen Schritt halten. Mit dieser Software können wir die Art und Weise, wie Versuche konzipiert und durchgeführt werden, revolutionieren. Wir können wissenschaftliche Entdeckungen beschleunigen und den Fortschritt auf eine Weise vorantreiben, die früher undenkbar gewesen wäre“, so Alán Aspuru-Guzik, Professor für Chemie und Informatik an der University of Toronto und Director des Acceleration Consortium. Dieses rief kürzlich ein siebenjähriges Programm im Umfang von 200 Millionen CAD ins Leben, das vom Canada First Research Excellence Fund unterstützt wird.

„Diese Entwicklung ist ein großartiges Resultat unserer Fokussierung auf Innovationen, die auf Daten und Digitalisierung beruhen. Gemeinsam mit unseren Partnern des Acceleration Consortium bringen wir die Produktivität mit digitalen Tools wie BayBE immer weiter voran. Merck investiert weiterhin in digitale Technologien, welche die Branchen Healthcare, Life Science und Electronics revolutionieren können“, so Laura Matz, Chief Science and Technology Officer von Merck. „BayBE bündelt mehrere Spitzentechnologien in einem Tool und ist darauf ausgerichtet, sie für industrielle Zwecke nutzbar zu machen. Obwohl es bereits intern viele Anwendungsfälle hat, freuen wir uns, es über Open Source nun einer größeren Community zugänglich zu machen. Was als bereichsübergreifende Entwicklung begann, kann nun zu einem branchenübergreifenden Fortschritt werden“, so Matz weiter.

BayBE wurde gemeinsam von allen drei Unternehmensbereichen von Merck entwickelt. Es ist eine universell einsetzbare Toolbox für intelligentes iteratives Experimentieren und umfasst wichtige Add-ons für Chemie und Materialwissenschaften. BayBE ermöglicht eine systematischere Vorgehensweise, indem es Empfehlungen für das nächstbeste Experiment gibt. So kommt man schneller zu besseren Ergebnissen. BayBE kann auch als „Gehirn“ für automatisierte Geräte dienen und so vollständig in sich geschlossene autonome Labore ermöglichen.

Der traditionelle Ansatz für die Versuchsplanung basiert weitgehend auf der Intuition und Erfahrung der Person, die den Versuch durchführt. Dies kann zu erheblichen Abweichungen zwischen verschiedenen Laboren führen und stellt eine besonders große Herausforderung für komplexe Kampagnen dar, die darauf abzielen, zahlreiche Eigenschaften gleichzeitig zu optimieren. Diesen Herausforderungen begegnet Merck täglich, zum Beispiel im Rahmen experimenteller Optimierungskampagnen in Forschung, Produktentwicklung und Betrieb. Künstliche Intelligenz (KI) bietet neue Wege, um diese Probleme anzugehen, und zwar schneller, kostengünstiger und nachhaltiger.

Die BayBE-Software unterstützt bereits Dutzende von Anwendungsfällen bei Merck, zum Beispiel:

VRP ExcipientFinder: Teil der vom Life-Science-Geschäft von Merck angebotenen Plattform zur Viskositätsverringerung; ein Hilfsmittel, das die Auswahl von viskositätsverringernden Hilfsstoffen beschleunigt
BayChem: Self-Service Versuchsplaner, der allen Merck-Mitarbeitenden zur Verüfung steht und Laboranwender direkt unterstützt

Autonome Flow Chemistry bei Merck: Closed-Loop-Plattform für die F&E im Unternehmensbereich Life Science, die chemische Reaktionen völlig autonom optimiert

www.merckgroup.com

 

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