Du bist in der Welt der wissenschaftlichen Forschung und Entwicklung unterwegs und kennst das Problem: Berge von komplexen Daten, sich wiederholende Aufgaben und ein enormer Zeitaufwand, der von der eigentlichen Entdeckung abhält. Genau hier setzt eine faszinierende Entwicklung an, die das Potenzial hat, Deine tägliche Arbeit grundlegend zu verändern. Benchling, eine führende F&E-Plattform im Biotech-Bereich, integriert künstliche Intelligenz der nächsten Generation, genauer gesagt Anthropic’s Claude über Amazon Bedrock, direkt in Deine wissenschaftlichen Workflows.
Stell Dir vor, mühsame Datentransformationen, Routine-Checks und komplexe Datenbankabfragen geschehen fast wie von selbst. Das ist keine ferne Zukunftsmusik mehr, sondern wird heute schon Realität, um Innovationen zu beschleunigen und Deine wertvolle Zeit für das Wesentliche freizumachen: die Wissenschaft selbst.
Das Potenzial von KI in den Life Sciences ist gewaltig, doch die Umsetzung birgt einzigartige Herausforderungen. Biologische Daten sind oft fragmentiert, hoch spezialisiert und unglaublich komplex. Wissenschaftliche Prozesse sind nuanciert und für Maschinen schwer zu durchdringen. Dazu kommen strenge Anforderungen an den Schutz geistigen Eigentums. Dennoch ist der Wunsch groß nach KI-Modellen, die Daten analysieren, behördliche Dokumente entwerfen oder sogar neuartige Hypothesen für frische Forschungsansätze generieren können. Benchling hat seine Plattform genau für dieses Umfeld geschaffen.
Sie ist tief in den Arbeitsalltag von Wissenschaftler*innen integriert – ob beim Datenmanagement, der Dokumentation von Experimenten, der Durchführung von Analysen oder der Unterstützung der Zusammenarbeit. Durch die Nutzung von Claude in Amazon Bedrock integriert Benchling nun leistungsstarke KI-Agenten, die Routineaufgaben automatisieren, die Innovationsgeschwindigkeit erhöhen und einen neuen Standard für KI in der Wissenschaft setzen.
Benchling passt auch hervorragend zu „Anthropic Harmony„: Einer neuen Funktion in Claude, die es der KI ermöglicht auch auf loakle Daten zuzugreifen.
Das musst Du wissen – Benchling Claude Amazon Bedrock – Dein Weg zur beschleunigten Forschung
- Zeit sparen: Eliminiere manuelle Datentransformationen und gewinne bis zu 2 Wochen pro Studie zurück, die Du für eigentliche Forschung nutzen kannst.
- Datenqualität steigern: Automatische Checks Deiner Experimentdokumentation verbessern die Reproduzierbarkeit und minimieren Fehler, bevor sie Probleme verursachen.
- Schnelle Erkenntnisse: Antworte auf wissenschaftliche Fragen in Sekunden statt Stunden, indem Du Datenbanken einfach per Textabfrage analysierst – auch ohne Programmierkenntnisse.
- Sicherheit inklusive: Deine wertvollen Daten bleiben dank der Integration über Amazon Bedrock sicher in der vertrauten AWS-Cloud-Umgebung.
Herausforderung im wissenschaftlichen Alltag
Es ist eine bekannte Tatsache, die Ashu Singhal, Mitbegründer von Benchling, bestätigt: „Bis zu 25 % der Zeit von Wissenschaftlern wird mit dem Erfassen und Aggregieren von Daten verbracht.“ Diese Zeit, die für eigentliche wissenschaftliche Arbeit genutzt werden könnte, geht oft für manuelle, sich wiederholende Tätigkeiten verloren. Ob in akademischen Einrichtungen oder fortschrittlichen Biopharma-Unternehmen, viele Forscher*innen transkribieren Ergebnisse immer noch von Hand, sammeln Daten in Tabellenkalkulationen und überprüfen Analysen akribisch Zeile für Zeile. Das sind Aufgaben, die ideal für eine Automatisierung durch die richtige KI-Lösung wären. Die Komplexität und Sensibilität wissenschaftlicher Daten erforderten jedoch bisher maßgeschneiderte und vertrauenswürdige KI-Integrationen.
Warum Benchling sich für Claude in Amazon Bedrock entschied
Die Wahl des richtigen KI-Modells war für Benchling kein einfacher Prozess. Sie unterzogen verschiedene Modelle einer strengen Bewertung unter Verwendung domänenspezifischer Benchmarks, die mit realen wissenschaftlichen Daten und Workflows arbeiteten. Dabei zeigte sich, dass Claude 3.7 Sonnet andere Modelle in Bezug auf Genauigkeit, Flexibilität und dem Verständnis wissenschaftlicher Inhalte konstant übertraf.
„Als wir verschiedene Modelle mit komplexen wissenschaftlichen Dokumenten testeten, konnte Claude 3.7 Sonnet Daten aus komplizierten Dateiformaten verstehen und extrahieren. Es bewältigte komplexe Transformationen, die andere Modelle einfach nicht schafften“, erklärte Singhal. Diese Fähigkeit, die Nuancen und die Struktur wissenschaftlicher Daten zu erfassen, war entscheidend.
Mindestens ebenso wichtig war die Sicherheit für Benchlings Kunden. Unternehmen im Life-Sciences-Bereich vertrauen Benchling ihr wertvollstes geistiges Eigentum an – von Molekülen bis zu den dazugehörigen experimentellen Daten. Da Benchling auf der Infrastruktur von Amazon Web Services (AWS) aufbaut, bot die Nutzung von Claude in Amazon Bedrock entscheidende Sicherheitsvorteile, indem die KI-Verarbeitung innerhalb der sicheren AWS-Umgebung verbleibt.
Singhal erläuterte: „Die Möglichkeit, Modelle zu nutzen, die innerhalb der AWS-Cloud bleiben und auf die gleiche Weise gesichert sind wie der Rest unseres Produkts, erhöht das Vertrauen unserer Kunden in die Einführung von KI dramatisch.“ Dieser nahtlose Sicherheitsansatz adressiert genau die Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes, die Life-Sciences-Unternehmen in der Vergangenheit zögern ließen, neue KI-Dienste für ihre sensiblen Daten zu nutzen.
Diese KI-Assistenten verändern Deine wissenschaftlichen Workflows
Benchling hat bereits drei leistungsstarke KI-Assistenten auf Basis von Claude eingeführt, die jeweils gezielt zentrale Engpässe in der wissenschaftlichen Forschung angehen und Dir helfen, Deine Arbeit zu optimieren:
Data Entry Assistant: Daten schneller und fehlerfrei erfassen
Der Data Entry Assistant ist darauf ausgelegt, unstrukturierte Daten, die beispielsweise in Studienberichten oder von Instrumenten generierten Dateien vorliegen, in strukturierte, durchsuchbare Datensätze zu verwandeln. Dies ist oft ein langwieriger manueller Prozess, der Stunden pro Studie verschlingen kann und fehleranfällig ist. Durch die Automatisierung mit Claude spart dieser Assistent nicht nur enorm viel Zeit, sondern reduziert auch Transkriptionsfehler signifikant. Er wandelt lose Dokumente in nutzbare Daten um, die direkt in Benchling verarbeitet werden können. „Fast immer kommt es bei diesen externen Studiendaten-Transkriptionsprozessen zu Datenfehlern“, erklärte Singhal. Indem dieser Prozess automatisiert wird, minimiert Benchling diese Fehlerquote drastisch und sorgt so für eine verlässlichere Datengrundlage.
Notebook Check: Dokumentation automatisch prüfen
Wissenschaftliche Notizbücher und Experimentdokumentationen sind das Herzstück der Forschung, doch ihre Überprüfung kann zeitaufwendig und fehleranfällig sein. Der Notebook Check automatisiert den ersten Überprüfungsschritt für Deine wissenschaftliche Dokumentation. Er identifiziert automatisch Fehler, Inkonsistenzen oder fehlende Datenpunkte, noch bevor menschliche Prüfer die Dokumentation in die Hand nehmen. Mehr als 100 Organisationen nutzen diese Funktion bereits, um Überprüfungsprozesse zu beschleunigen und gleichzeitig Fehler zu erkennen, die sonst möglicherweise übersehen worden wären. Dies stellt sicher, dass Deine Dokumentation von Anfang an von hoher Qualität ist.
SQL Assistant: Erkenntnisse aus Daten gewinnen – ohne Code
Der SQL Assistant öffnet die Tür zu den in Deinen Datenbanken verborgenen Erkenntnissen, selbst wenn Du kein Datenbankexperte bist. Er ermöglicht es Wissenschaftler*innen, komplexe Datenbankabfragen zu generieren und benutzerdefinierte Dashboards zu erstellen, indem sie einfach Anfragen in normaler Sprache formulieren. Dies ist besonders für Teams mit begrenzter technischer Expertise von unschätzbarem Wert. Sie können nun selbstständig Analysen durchführen und tiefer in ihre Daten eintauchen, um Muster und Zusammenhänge zu erkennen, die bisher nur für IT-Spezialisten zugänglich waren.
Höhere Forschungsqualität und schnellere Entdeckungen
Die mit Claude betriebenen Assistenten von Benchling verändern die Art und Weise, wie wissenschaftliche Forschung betrieben wird, grundlegend. Es geht nicht nur darum, Zeit zu sparen, sondern diese Tools verbessern die Forschungsqualität fundamental, indem sie Fehler reduzieren und Daten standardisieren. Stell Dir vor, die manuelle Transkription von Daten, ein Prozess, der bekanntermaßen fehleranfällig ist, wird automatisiert. Der Data Entry Assistant hilft dadurch, Fehler zu verhindern, die sich sonst kaskadenartig durch den gesamten Forschungsprozess ziehen würden und potenziell Ergebnisse verfälschen könnten.
Singhal betont die Bedeutung von Daten in der Wissenschaft: „So viel Wissenschaft dreht sich darum, Fragen anhand von Daten zu beantworten.“ Wenn Informationen automatisch in standardisierten Formaten organisiert sind, kannst Du Zusammenhänge untersuchen, die zuvor in losen Dokumenten verborgen waren. Du kannst beispielsweise viel einfacher und schneller den exakten Zusammenhang zwischen der Formulierung eines Medikaments und seiner Wirksamkeit über mehrere Studien hinweg ermitteln – eine Analyse, die manuell extrem aufwendig wäre.
Der positive Effekt erstreckt sich über einzelne Wissenschaftler*innen hinaus auf gesamte Organisationen. Mit standardisierten Datenformaten, verbesserter Dokumentation und automatisierten Qualitätskontrollen können Teams effektiver zusammenarbeiten und mit größerer Zuversicht auf der Arbeit anderer aufbauen. Dies erzeugt einen Zinseszinseffekt: Nicht nur einzelne Experimente schreiten schneller voran, sondern das kollektive Wissen der Organisation wächst zügiger und zuverlässiger. Indem sie die Reibungsverluste manueller Workflows und verstreuter Daten beseitigen, helfen Benchling und Claude Forschungsteams dabei, sich auf ihre Kernkompetenz zu konzentrieren: den wissenschaftlichen Fortschritt voranzutreiben und neue Entdeckungen zu machen.
Fazit: Benchling Claude Amazon Bedrock ist ein Blick in die Zukunft, in der KI wissenschaftliche Durchbrüche beschleunigt
Benchling blickt in eine Zukunft, in der KI die Wissenschaft grundlegend umgestaltet. Ihre Vision reicht weit über die Automatisierung von Routineaufgaben hinaus. Sie streben KI-Systeme an, die Experimente entwerfen, die Datensammlung anleiten und Protokolle in Echtzeit optimieren können. Das Ziel ist nicht, Wissenschaftler*innen zu ersetzen, sondern ihre Fähigkeiten zu erweitern und zu verstärken.
„Wissenschaftliche Anwendungsfälle werden KI-Modelle auf einzigartige Weise fordern“, sagt Singhal. „Das sind einige der schwierigsten Denkaufgaben überhaupt – und ihre Lösung wird die nächste Generation der KI definieren.“ Durch die Zusammenarbeit mit Anthropic und AWS möchte Benchling KI-Systeme entwickeln, die den wissenschaftlichen Prozess wirklich verstehen und einen bedeutsamen Beitrag zur Forschung leisten können. Es geht darum, Wissenschaftler*innen dabei zu helfen, Verbindungen über riesige Datensätze hinweg herzustellen, neuartige Hypothesen zu generieren und letztendlich das Tempo der Entdeckung zu beschleunigen.
Benchlings Mission spiegelt die Dringlichkeit wissenschaftlicher Fortschritte wider. Indem sie die Art und Weise, wie Forscherinnen mit ihren Daten interagieren, verändern und die wissenschaftliche Entscheidungsfindung verbessern, wollen Benchling und Claude dazu beitragen, dass mehr lebensverändernde Behandlungen die Patientinnen erreichen, die sie am dringendsten benötigen. Diese Partnerschaft steht exemplarisch dafür, wie spezialisierte Plattformen und fortschrittliche KI zusammenarbeiten können, um komplexe Herausforderungen in kritischen Sektoren zu lösen und den menschlichen Fortschritt signifikant zu beschleunigen. Die Integration von Claude über Amazon Bedrock in die Benchling-Plattform ist dabei ein entscheidender Schritt auf diesem Weg.
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Quelle
- Anthropic Blog: Benchling accelerates scientific discovery with Claude in Amazon Bedrock (https://www.anthropic.com/customers/benchling)
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