امروزه در منظر علمی و مهندسی، عملیاتی کردن جریان‌های کاری بر اساس داده و گرایشات هوش مصنوعی به یک نیاز ضروری تبدیل شده است. با وجود فراوانی داده، بسیاری از سازمان‌ها با چالش‌هایی در بهره‌گیری موثر از این داده‌ها مواجه هستند. فرآیندهای مجزا برای دسترسی به داده، تمیزکاری، مدل‌سازی و ارائه نتایج اغلب باعث محدود شدن نوآوری و همکاری می‌شوند. با درک این واقعیت، رویکرد جامعی در بهره‌گیری از داده در سطح تمامیت‌های علمی و مهندسی ضروری است.
نرم‌افزار BIOVIA Pipeline Pilot به عنوان یک راه‌حل قدرتمند برای حل این چالش‌ها شناخته می‌شود. این نرم‌افزار به کاربران این امکان را می‌دهد که به صورت سریع و آسان هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را در جریان‌های کاری خود یکپارچه‌سازی کنند، دسترسی به داده‌ها را دموکراتیزه کرده و بهینه‌سازی بهترین روش‌ها را استانداردسازی کنند. این نرم‌افزار با ارتقاء عملیات تحقیق و توسعه و حمایت از جریان‌های کاری انتها به انتها، تیم‌ها را قادر به کار هوشمندتر و همکارانه‌تر می‌سازد.
مزایای کلیدی نرم افزار BIOVIA Pipeline Pilot 2024
دموکراتیزه کردن داده: بهینه‌سازی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای همگان.
ثبت بهترین روش‌ها: استانداردسازی روش‌ها به شکل پروتکل‌های توزیع‌پذیر.
بهبود عملیات تحقیق و توسعه: امکان بهره‌مندی تیم‌ها از شیوه‌های هوشمند.
حمایت از جریان کارهای انتها به انتها: استفاده سریع از خدمات در یک جریان کار یکپارچه.
راه‌حل‌های ساخته‌شده برای علوم و مهندسی مجموعه‌های آن راهکارهای سفارشی برای چالش‌های متنوعی ارائه می‌دهد که دانشمندان و مهندسان با آنها روبرو می‌شوند. این پلتفرم به انواع نیازها پاسخ می‌دهد، از شیمی‌اطلاعات تا تحلیل توالی، از تجزیه و تحلیل تصاویر تا جستجوی اسناد، و از اطلاعات کارگاه تا یادگیری ماشین.
قابلیت‌های مجموعه تجزیه و تحلیل و یادگیری ماشین نرم‌افزار BIOVIA Pipeline Pilot 2024 نیز متنوع است که برخی از آنها شامل موارد زیر است:
آماده‌سازی داده: ادغام، اتصال، مشخصه‌گذاری و تمیزکاری مجموعه‌های داده به راحتی
روش‌های یادگیری ماشین: دسترسی به بیش از ۱۵ روش یادگیری ماشین مناسب برای داده‌های علمی و مهندسی
ادغام کتابخانه‌های R و Python: استفاده از تکنیک‌های مختلف یادگیری ماشین بدون کدنویسی پیچیده
تجزیه و تحلیل‌های آماری: اجرای تجزیه و تحلیل‌های سریع برای تصمیم‌گیری اطلاعاتی
اجرا و ارزیابی مدل: ارزیابی و اجرای مدل‌ها به طور مؤثر با اطمینان از کارایی و کاربردی بودن
