KI News: Kurz und klar.

In der chemischen Forschung, insbesondere in der Pharmaindustrie, ist die Optimierung von Molekülstrukturen für gewünschte Eigenschaften ein entscheidender Engpass. SEISMO, ein neuer Large‑Language‑Model‑Agent, löst dieses Problem, indem er ausschließlich online und im Inferenzzeitraum arbeitet. Nach jedem Aufruf eines teuren Orakels – etwa eines experimentellen Tests – aktualisiert SEISMO seine Vorschläge, ohne auf populationsbasierte oder batch‑basierte Lernverfahren zurückzugreifen.

RegGuard ist ein neuer, industrieller KI‑Assistent, der die Interpretation komplexer regulatorischer Texte in der Pharmaindustrie automatisiert. Durch die Verarbeitung von Dokumenten aus unterschiedlichen Quellen und Jurisdiktionen entlastet RegGuard Compliance‑Teams, die bislang viel Zeit mit manueller Analyse und Risikobewertung verbringen.

In der globalen Pharmaindustrie gewinnt die Nutzung von Künstlicher Intelligenz zunehmend an Bedeutung – von der Wirkstoffsuche über die Entwicklung bis hin zu klinischen Studien.

Eine neue Veröffentlichung auf arXiv demonstriert, wie statistische NLP-Methoden die Vorhersage von Erfolgschancen klinischer Studien in der Neurowissenschaft verbessern können. Die Arbeit richtet sich an die Pharmaindustrie, die mit hohen Ausfallraten und enormen Kosten konfrontiert ist, insbesondere im Bereich der Neurowissenschaften, wo die Erfolgsquote unter 10 % liegt.

Viele Unternehmen zögern, die Realität einzugestehen: Der Weg von der Idee zur produktiven KI-Anwendung ist von zahlreichen Proof‑of‑Concepts (PoCs) gesäumt, die nie den nächsten Schritt erreichen. Besonders in Bereichen wie der Biowissenschaft, wo KI neue Therapien oder Diagnosen ermöglicht, kann ein kleiner Fehler in der Anfangsphase zu erheblichen Nachteilen führen.

Die Künstliche Intelligenz verändert die Arbeitswelt grundlegend. Durch die Automatisierung repetitiver Aufgaben, die Analyse riesiger Datenmengen und die Erweiterung menschlicher Fähigkeiten treibt KI bereits tiefgreifende Veränderungen in allen Branchen voran.