近十年来,数字孪生(DT)技术已经在许多行业有所应用。制药业现在也可以应用数字孪生提供解决方案了。笔者将从以下几个方面,解读制药业如何利用数字孪生获益。
数字孪生技术是基于实时的物理对象生成一个虚拟模型。因此,数字孪生几乎可以用于制药行业的所有领域,从而实现制药4.0。
本文将重点介绍四个可以从数字孪生受益的领域。
下面逐项来看一下。
数字孪生技术可以用于优化供应链。除了构造建筑物内部可视化,还可以针对不同条件进行建模,预测在不同销售情况下的库存需求、协助库存管理。
在工厂生产中,数字孪生可以应用在两个方面。
就能制定一个预防措施,确保对流程变量的控制。
此外,数字孪生还可以通过预测制造周期内的质量情况,优化产量、减少浪费以及减少实验时间。
在早期和后期开发中应用数字孪生可以降低成本,缩短上市时间,用更少的资源,快速扩大规模。此外,还可以用于复杂药品的设计和优化。
数字孪生技术可以让个性化医疗更容易实现。比如提高对医疗保健和疾病机制的认知,探索新的知识领域、新的假设,并进行测试。
数字孪生技术通过优化各类流程,有望推动制药业变革。
好文章,需要你的鼓励
OpenAI发布ChatGPT Atlas AI浏览器,支持网页问答、历史查询和邮件改写等功能。同时曝光秘密项目Mercury,雇佣约100名前投行精英以每小时150美元训练AI金融模型。公司还因用户滥用Sora生成马丁·路德·金视频而暂停相关功能。此外,医疗AI搜索引擎OpenEvidence获2亿美元融资,估值60亿美元。
浙江大学团队提出动态专家搜索方法,让AI能根据不同问题灵活调整内部专家配置。该方法在数学、编程等任务上显著提升推理准确率,且不增加计算成本。研究发现不同类型问题偏爱不同专家配置,为AI推理优化开辟新路径。
随着Chrome和Safari主导浏览器市场,众多替代浏览器正在挑战这些行业巨头。本文梳理了当前顶级替代浏览器,包括AI驱动的浏览器如Perplexity的Comet、Arc公司的Dia、Opera的Neon和OpenAI的Atlas;注重隐私的浏览器如Brave、DuckDuckGo、Ladybird和Vivaldi;以及专注特定领域的浏览器如Opera Air和SigmaOS。这些浏览器通过AI集成、隐私保护、定制化和专注用户福祉等特色功能,为用户提供了多样化的浏览体验选择。
清华大学研究团队提出SIRI方法,通过"压缩-扩张"交替训练策略,成功解决了大型推理模型"话多且准确率低"的问题。实验显示,该方法在数学竞赛题上将模型准确率提升43.2%的同时,输出长度减少46.9%,真正实现了效率与性能的双重优化,为AI模型训练提供了新思路。