实用AI技术，打造智能实验室

人工智能(AI)正在不断拓展当今实验室的可能性，但有意义的创新绝非只是在现有技术上简单叠加AI。它必须能够简化实际工作、增强科学可信度，并在实验室所依赖的管控体系内运行。

沃特世正将实用的人工智能(AI)和机器学习(ML)技术融入其软件与分析工作流程中，助力实验室简化常规操作、实现更一致的数据处理，并轻松调用各项可靠的功能。从与waters_connect软件的对话式交互，到由AI/ML驱动的峰积分，这些创新旨在帮助科学家更高效地开展工作，同时保持现代实验室所需的可控性、可追溯性与数据可靠性。

沃特世可通过以下方式助力您的实验室：

  • 使用自然语言即可调用受支持的软件功能，有效简化复杂工作流程

  • 利用智能自动化功能完成实验室常规工作，减少重复劳动

  • 借助AI/ML驱动的峰积分功能提高数据处理的一致性

  • 将AI融入成熟的实验室软件和工作流程，增强可控性与可信度

  • 为AI赋能的实验室奠定坚实基础，让科学家花更少的时间管理软件和数据，将更多时间投入科学洞察

A scientist wearing a mask, using a pipette, with another masked scientist walking behind him. The photo is shot between two clear plastic trays providing a reflective abstract feel.
Scientist using pipette

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让复杂工作流程，简单如对话

实验室软件承载着高度专业化的科研工作，但日常任务仍可能需要在多个应用程序、菜单和设置步骤之间反复切换。Waters AI Link为waters_connect软件的交互操作带来了一种更直观的方式，让科学家和实验室团队能够使用自然语言调用受支持的功能，并将请求转化为分析工作流程中明确定义的操作。

Waters AI Link基于开放的模型上下文协议(MCP)构建，可将waters_connect软件的功能转化为AI可调用的工具。

该功能支持以下活动：

  • 创建和编辑样品列表
  • 采集方法的相关操作
  • 分配仪器
  • 提交工作
  • 访问分析结果
  • 生成报告

科学家无需手动导航每个操作步骤，只需通过对话方式描述自己想要完成的任务，Waters AI Link就会将该请求与waters_connect软件中相应的功能进行匹配。

尤为重要的是，这种更直观的体验并不意味着AI可以不受限制地随意访问实验室。每一项操作仍然受到waters_connect软件的身份验证、权限和访问控制机制约束，这意味着用户通过AI只能执行其原本已获授权、可直接执行的操作。实验室的科学应用程序和经过验证的资产保持原状，但AI提供了一种与这些既有功能进行交互的新方式。

通过将自然语言交互、开放架构与平台级管控相结合，沃特世正在构建一个可随更多功能的推出而不断扩展的基础平台，旨在助力实验室AI从探索性技术逐渐成为日常科研工作中的实用工具。

了解Waters AI Link功能
Two scientists in laboratory. One working with Xevo TQ Absolute and the other on a computer using Waters Connect

借助智能自动化，变革数据处理

峰积分是色谱数据处理中至关重要的环节，然而传统方法往往需要大量人工干预，且易引入变异性。沃特世将AI/ML技术直接应用于这一难题，帮助实验室提升数据处理的速度、一致性和可扩展性，同时减少传统峰积分所需的人工操作。

AI/ML驱动的峰积分功能，将智能自动化直接融入了实验室开展分析工作流程所使用的软件之中。该功能现已在waters_connect定量软件平台上线，并通过Beta测试计划引入了Empower软件 - 将机器学习融入成熟完善的沃特世信息学环境，而不是将AI视为一项独立或实验性的技术。

对于实验室来说，这可能意味着：

  • 减少常规峰积分中的人工干预

  • 提高复杂分析数据处理方式的一致性

  • 降低积分变异性，提高结果重现性

  • 随着实验室的数据处理量不断增大，有效提升可扩展性与处理效率

  • 减少手动管理数据的工作负担，将更多时间投入科学洞察

尤其对于高通量实验室和受监管实验室而言，其意义远不止于自动化。沃特世正在将AI/ML融入现有分析工作流程，同时保留这类环境不可或缺的可控性、可追溯性、可审计性和数据可靠性。这是一个切实例证，表明AI能够超越未来潜力，成为科学家在日常实验室软件中即可使用的实用工具。

详细了解AI/ML峰积分
Many scientists working in a busy laboratory

在受监管实验室中引入AI

对于受监管实验室而言，释放AI的潜力意味着必须在创新与各项要求之间取得平衡 - 包括保障产品质量和数据可靠性，并最终保障患者安全。随着AI和机器学习逐渐成为制药实验室工作流程的一部分，数据治理、风险管理、验证、透明度、可追溯性以及人工监督等既有原则依然是根本所在。

随着技术的发展，监管机构期望也在不断演进。FDA和EMA指南日益关注AI在药物开发和受监管环境中的使用，其中包括对模型透明度、数据治理、生命周期管理、验证以及人工监督等方面的期望。因此，对于QC实验室而言，机遇不仅在于更快地采用AI，更在于以能够保持科学严谨性、重现性和可控性的方式引入AI。

沃特世致力于帮助实验室了解当前不断变化的格局，以及在GMP环境中采用AI时需要考虑的各项因素。从建立坚实的数据基础和适当的治理框架，到为监管检查做好准备，我们的专家深入探讨了机构在逐步提升AI成熟度的过程中应当考虑的实用步骤。

了解AI在受监管实验室中的应用及其合规性：

International team of scientists working together in medical laboratory doing research on chemicals and bacteria

务实的人工智能，可靠的科学基础，互联的工作流程。

AI不应给实验室再增加一层复杂性，而应帮助实验室简化那些耗费科学家时间的工作。

借助Waters AI Link，沃特世正通过自然语言交互，让实验室软件功能变得更易于访问和调用。借助AI/ML驱动的峰积分功能，沃特世正运用智能自动化，帮助实验室更加一致、高效地处理分析数据。

这些创新共同体现了面向实验室的实用AI之道 - 将智能技术融入真实的科学工作流程，同时保持实验室所依赖的可控性、可追溯性与可信度。

探索沃特世信息学产品
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