DeepMatter与阿斯利康(AstraZeneca)合作，利用支持机器学习和人工智能的数字设备提高生产力
图片见公司网站
总部位于英国的DeepMatter宣布与阿斯利康(AstraZeneca)合作，利用数字技术提高化合物合成的生产力和可重复性。来自两家组织的科学家将共同努力，提高基于DigitalGlassware技术独特的结构化数据合成单一化合物和化合物库的生产力。
反应的条件，如温度、溶剂和催化剂，对任何实验的成功都很重要。DigitalGlassware捕捉并分析有关化学反应的信息。反应容器内装有一个多传感器探头，提供实时数据(温度、压力、紫外线水平等)，而环境传感器则记录环境条件。
来自外部实验室硬件的数据也可以通过软件应用程序编程接口进行记录。结构化数据被收集并存储在云中，与反应期间进行的每个过程一起，将实验室中用户的操作置于背景中。
实时显示，数据可以使用多个视图进行查询，从而实现对反应运行的分析和合成的重放。通过捕获现场化学数据以及实验意图、观察和结果，预计机器学习和人工智能算法可以节省成本和时间，同时还可以为化学提供新的见解。
DeepMatter首席执行官Mark Warne表示:“阿斯利康工厂开发的自动化化学平台给我们留下了深刻的印象，可以自动交付新的先导系列。我们看到了一个机会，可以将DigitalGlassware平台的知识汇集起来，使机器学习和人工智能技术能够提高生产高质量和候选药物分子选择的确定性。”
