Kollmorgen S72402-NANANA-NA-225 NI SCXI-1104C

简介: Kollmorgen S72402-NANANA-NA-225 NI SCXI-1104C

Kollmorgen S72402-NANANA-NA-225 NI SCXI-1104C
亮氨酸的平台可以在8周内实现。这种实施速度之所以成为可能,是因为基于大型语言模型(LLMs)的专有人工智能数字流程构建器可以将纸质sop快速数字化为可执行的数字格式。Vivek Gera补充说:“我们的模型是在大量制药数据的基础上训练出来的,这使得该平台能够创建丰富的GxP合规性措施的定制工作流,使我们能够以极快的速度提供无与伦比的价值。批次执行程序是制药过程中最重要的文件。这种快速数字化能力将批量记录的数字化周期从6-8个月缩短到3-5天。Kollmorgen  S72402-NANANA-NA-225(7)_副本.jpg

亮氨酸目前部署在10个国家的30多家公司的300多家制药工厂,包括美国、印度、巴西、墨西哥、阿联酋和其他国家。

该公司今天还宣布推出亮氨酸10x的测试版,这是一个突破性的人工智能框架,旨在作为制药过程中的副驾驶。亮氨酸10x将彻底改变制药行业的决策方式,使生产和质量保证团队能够轻松自信地实现其组织目标。亮氨酸10x基于专有的LLM技术,提供了一支人工智能副驾驶队伍,执行高度专业化的任务,如数字化基于纸张的sop,创建车间的数字双胞胎,与生产经理合作创建动态生产计划,从而确保按时批量交付。最重要的是,他们能够通过快速分析数据(包括基于文本的记录、日志,甚至员工访谈记录)来识别潜在问题或可能不明显的模式,从而加快制造过程中偏差的根本原因分析(RCA)。

亮氨酸的联合创始人兼首席采购官Mustaq Singh Bijral说:“我们很高兴地告诉大家,亮氨酸10x已经根据可信测试协议在选定的客户设施中运行。反应令人难以置信的积极,由于高需求,我们目前正在通过候补名单招募新客户”。

这轮融资将支持亮氨酸改善其人工智能能力,使其人工智能副驾驶成为车间生产和质量经理值得信赖的合作伙伴,并将其触角延伸到更多的设施和客户。

“Vivek和Mustaq坚持不懈地致力于让制药变得更加安全。这一轮最新的融资将使亮氨酸带来LLMs和相关技术的力量,在制药领域取得重大进展。Pravega Ventures的联合创始人兼合伙人Rohit Jain说:“我们非常乐意支持他们的这一追求。Pravega Ventures也投资了亮氨酸的种子轮。

相关文章
|
Java Linux Android开发
Android基础知识:解释什么是Android(安卓)操作系统?
Android基础知识:解释什么是Android(安卓)操作系统?
3593 0
|
存储 前端开发 JavaScript
Vue3的MVVM简介详情
Vue3的MVVM简介详情
248 0
|
机器学习/深度学习 大数据 关系型数据库
|
存储 SQL 安全
应用案例|开源 PolarDB-X 在互联网安全场景的应用实践
中盾集团采用PolarDB-X云原生分布式数据库开源版本,有效解决了大数据量处理、复杂查询以及历史数据维护等难题,实现了业务的高效扩展与优化。
|
数据可视化 API 异构计算
一分钟部署 Llama3 中文大模型,没别的,就是快
Meta开源了80亿和700亿参数的大模型,挑战百度创始人李彦宏的观点。这些模型在性能上逼近GPT-4和Claude3。此外,一个400B的超大模型即将发布。Huggingface上已有多个Llama3中文微调版本。无GPU用户可使用量化模型在CPU上运行,如8B模型用8bit量化,70B模型用4bit量化。最佳中文微调版是zhouzr/Llama3-8B-Chinese-Chat-GGUF,可在三分钟内通过Sealos公有云快速部署,搭配WebUI如Lobe Chat进行交互。
892 3
|
机器学习/深度学习 边缘计算 人工智能
深入探讨云计算的未来趋势
深入探讨云计算的未来趋势
1192 14
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
人工智能在艺术创作中的创新应用:机器创作的未来
【9月更文挑战第25天】 人工智能在艺术创作中的创新应用,不仅为艺术家们提供了全新的创作工具和媒介,更在创作理念、艺术形态等方面带来了深刻的变革。随着技术的不断发展和完善,机器创作将在未来展现出更加广阔的发展前景。我们期待在人工智能的助力下,艺术创作能够迎来更加繁荣和多元的未来。
|
人工智能 大数据 区块链
|
存储 人工智能 Java
ChatGPT API接口编程基础与使用技巧
ChatGPT API接口编程基础与使用技巧
1314 0
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据可视化
利用Python进行历史数据预测:从入门到实践的两个案例分析
利用Python进行历史数据预测:从入门到实践的两个案例分析
978 1