Exempelscenario – inte en namngiven kund
Ett formuleringsteam hittar det man redan vet
Ett läkemedelsföretag med egna team för formulering och kvalitet
Ett läkemedelsföretag kopplar ihop sina studier, labbjournaler och batchdokumentation i ett sökbart AI-system som körs helt i den egna infrastrukturen.
- Enterprise AI
- servernivå
- 2× H100
- GPU:er på plats, eller liknande
- 0
- forskningsfiler som lämnar anläggningen
Problemet
Studier, labbjournaler och batchdokumentation från många år låg i separata system. Forskarna upprepade försök eftersom tidigare resultat – särskilt misslyckade – var svåra att hitta, och arbetet med regulatoriskt underlag innebar att samma källor söktes igenom om och om igen.
Begränsningar
Formuleringar och forskningsdata är centrala företagshemligheter och får inte lämna företagets infrastruktur – det gäller även loggar, säkerhetskopior och mötestranskriptioner. Svaren måste visa sina källor och hålla isär uppmätta resultat och antaganden.
Det här installerade vi
En Enterprise AI-server på plats, med ett sökbart kunskapssystem över studier, labbjournaler, batchprotokoll och godkända publikationer. Åtkomsten är separerad mellan forskning, regulatory och kvalitet. Specialiserade prediktionsmodeller är ett senare steg, när lämpliga data har identifierats och testats.
Resultat
Forskarna kan ta reda på vad som redan är känt om en ingrediens innan de planerar ett försök, även tidigare försök som inte fungerade. Kvalitetsutredningar börjar med ett ordnat underlag. Regulatory-personalen kontrollerar ansökningsunderlag för luckor och motsägelser innan de skickas. Varje svar visar var det kommer ifrån, och allt stannar på företagets egna servrar.
Konfiguration
Enterprise AI (2× H100, 256 GB RAM eller liknande), köpt, med serviceavtal