トランスフォーメーション

Enthoughtが定義する、製薬会社の研究開発ラボにおける真のDX

5月 25, 2022

Enthought GKチームは、東京で開催されたライフサイエンスカンファレンス「ファーマIT&デジタルヘルスエキスポ2022」に出展し、技術的な見識と市場成長の活性化を求めて集まる製薬業界のリーダーたちと会談しました。三日間の会期中に200社が出展し、6700人以上の参加者が集まりました。 デジタルトランスフォーメーションが主要テーマである本展示会は、当社のターゲットとする企業に、製薬業界の新薬開発を加速させる当社のサービスを

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科学における大規模言語モデルの重要性

6月 11, 2023

OpenAIのChatGPTやGoogleのBardなど、大規模言語モデル(LLM)は自然言語で人と対話する能力において著しい進歩を遂げました。 ユーザーが言葉で要望を入力すれば、LLMは「理解」し、適切な回答を返してくれます。

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ライフサイエンス分野におけるデジタル化拡大の課題

10月 6, 2021

研究開発におけるイノベーションの規模拡大は、ラボからラボまで、また、ラボから最終顧客までの2つの側面において意欲をそそる課題であると考えることができます。研究開発の効率性が100倍、1000倍に向上すると、組織は研究開発…

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Enthought at ACS 2023 Fall Meeting

Top 5 Takeaways from the American Chemical Society (ACS) 2023 Fall Meeting: R&D Data, Generative AI and More

8月 29, 2023

By Mike Heiber, Ph.D., Director, Professional Services & Customer Success, Materials Informatics The Ameri…

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Life Sciences Labs Optimize with New Digital Technologies and Upskilling

5月 16, 2022

Labs are resetting the trajectory for drug development: reducing timelines from years to months; decreasing co…

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Enthought | Generative AI in Materials Science and Chemistry

From Data to Discovery: Exploring the Potential of Generative Models in Materials Informatics Solutions

6月 30, 2023

Generative models can be used in many more areas than just language generation, with one particularly promising area: molecule generation for chemical product development.

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The Importance of Large Language Models in Science Even If You Don’t Work With Language

6月 11, 2023

OpenAI’s ChatGPT, Google’s Bard, and other similar Large Language Models (LLMs) have made dramatic strides in their ability to interact with people using natural language. Users can describe what they want done and have the LLM “understand” and respond appropriately. 

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Scientists Who Code

10月 6, 2021

Digital skills personas for success in digital transformation The digital skills mix varies widely across comp…

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Enthought | Making the Most of Small Data in R&D

Making the Most of Small Data in Scientific R&D

3月 11, 2023

For many traditional innovation-driven organizations, scientific data is generated to answer specific immediate research questions and then archived to protect IP, with little attention paid to the future value of reusing the data to answer other similar or tangential questions.

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Enthought | Digital Transformation of the Materials Science R&D Lab

Digital Transformation of the Materials Science R&D Lab

3月 31, 2022

“Digital transformation”, “machine learning”, and “artificial intelligence&#8221…

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