Benchling beschleunigt wissenschaftliche Entdeckungen mit Claude in Amazon Bedrock

Benchling, eine führende F&E-Plattform für Biotechnologie, verwendet Claude in Amazon Bedrock, um KI-Agenten direkt in wissenschaftliche Workflows einzubetten. Dadurch werden mühsame Aufgaben automatisiert und Innovationen für Forscher, die mit komplexen biologischen Daten arbeiten, beschleunigt.

Mit Claude kann Benchling:

• Wissenschaftlern bis zu 2 Wochen Zeit für die Umwandlung komplexer Daten mit dem Dateneingabe-Assistenten sparen
• die Datenqualität und Reproduzierbarkeit von Experimenten mit Notebook Check verbessern
• wissenschaftliche Fragen mit dem SQL Assistant in wenigen Sekunden anstatt in mehreren Stunden beantworten

KI in die alltägliche wissenschaftliche Arbeit einbauen

Eine effektive KI in Lebenswissenschaften zu entwickeln ist eine besondere Herausforderung. Biologische Daten sind fragmentiert, hochspezialisiert und komplex. Wissenschaftliche Workflows sind differenziert und für Maschinen oft undurchsichtig. Bedenken rund um geistiges Eigentum spielen eine große Rolle. Doch das Potenzial ist enorm: KI-Modelle, die wissenschaftliche Daten analysieren, behördliche Anträge entwerfen oder neue Hypothesen erstellen können, um neue Forschungsrichtungen vorzuschlagen.

Genau für diese Umgebung wurde Benchling entwickelt. Als F&E-Plattform für Biotechnologie ist Benchling in die tägliche Arbeit von Wissenschaftlern integriert: Datenverwaltung, Dokumentation von Experimenten, Durchführung von Analysen und Förderung der Zusammenarbeit. Jetzt kann Benchling mit Claude in Amazon Bedrock KI-Agenten direkt in diese Workflows einbetten, um mühsame Aufgaben zu automatisieren, Innovationen zu beschleunigen und einen neuen Standard für KI in der Wissenschaft zu setzen.

„Bis zu 25 % ihrer Zeit verbringen Wissenschaftler mit der Erfassung und Aggregierung von Daten“, sagt Ashu Singhal, Mitbegründer von Benchling. „Zeit, die für echte Wissenschaft aufgewendet werden könnte.“ Ob an Universitäten oder in fortschrittlichen Biopharmaunternehmen – Forscher transkribieren immer noch Ergebnisse manuell, aggregieren Daten in Tabellen und überprüfen Analysen Zeile für Zeile sorgfältig – alles Aufgaben, die mit der richtigen KI-Lösung automatisiert werden können.

Warum Benchling sich für Claude in Amazon Bedrock entschieden hat

Benchling entschied sich nach einer strengen Bewertung unter Verwendung branchenspezifischer Benchmarks mit echten wissenschaftlichen Daten und Workflows für Claude in Amazon Bedrock. Claude 3.7 Sonnet übertraf andere Modelle durchweg in Bezug auf Genauigkeit, Flexibilität und Verständlichkeit wissenschaftlicher Inhalte.

„Beim Testen verschiedener Modelle in komplexen wissenschaftlichen Dokumenten konnte Claude 3.7 Sonnet Daten aus komplizierten Dateiformaten verstehen und extrahieren. Es konnte komplexe Transformationen verarbeiten, was andere Modelle einfach nicht konnten“, sagte Singhal.

Sicherheit war für die Kunden von Benchling ebenso wichtig. Life-Science-Unternehmen vertrauen Benchling ihr wertvollstes geistiges Eigentum an: Moleküle und die dazugehörigen Daten. Da Benchling auf der Infrastruktur von Amazon Web Services (AWS) basiert, bot die Verwendung von Claude in Amazon Bedrock wesentliche Sicherheitsvorteile, da die KI in der sicheren AWS-Umgebung blieb.

Singhal erklärte: „Die Möglichkeit, Modelle zu verwenden, die in der AWS-Cloud bleiben und genauso sicher sind wie der Rest unseres Produkts, erhöht das Vertrauen unserer Kunden in die Einführung von KI erheblich.“ Dieser nahtlose Sicherheitsansatz löst die Datenschutzprobleme, die Life-Sciences-Unternehmen bisher zögerlich dazu geführt haben, neue KI-Services für ihre sensiblen Daten zu nutzen.

Wie Claude wissenschaftliche Workflows transformiert

Benchling hat drei von Claude betriebene KI-Assistenten eingerichtet, die jeweils einen kritischen Schwachpunkt in der wissenschaftlichen Forschung ansprechen:

• Dateneingabe-Assistent: Konvertiert unstrukturierte Daten aus Studienberichten oder Instrumentendateien in strukturierte, durchsuchbare Datensätze. Dies spart Stunden pro Studie, reduziert Transkriptionsfehler und konvertiert getrennte Dokumente in nutzbare Daten. „Fast immer treten in diesen Prozessen zur Transkription von Daten Fehler auf“, erklärt Singhal. Durch die Automatisierung dieses Prozesses mit Claude reduziert Benchling diese Fehler erheblich.
• Notebook-Check: Automatisiert den ersten Überprüfungsprozess für wissenschaftliche Dokumentationen und identifiziert Fehler und fehlende Daten, bevor sie von menschlichen Prüfern angezeigt werden. Über 100 Unternehmen nutzen diese Funktion, um Überprüfungen zu beschleunigen und Fehler zu erkennen, die sonst möglicherweise unbemerkt bleiben.
• SQL-Assistent: Ermöglicht es Wissenschaftlern, Datenbankabfragen und Dashboards in einfachem Englisch zu erstellen. Dadurch können Teams, insbesondere solche mit begrenztem technischem Wissen, Erkenntnisse gewinnen, die in ihren Daten verborgen sind.

Verbesserung der Forschungsqualität und Beschleunigung der Suche

Die von Claude unterstützten Assistenten von Benchling verändern die wissenschaftliche Recherche. Diese Tools sparen nicht nur Zeit, sondern verbessern auch die Recherchequalität grundlegend, indem sie Fehler reduzieren und Daten standardisieren. Durch die Automatisierung der manuellen Datentranskription – ein Prozess, der berüchtigt für seine Fehlerquellen ist – verhindert der Dateneingabe-Assistent Fehler, die sonst durch den Forschungsvorgang kaskadieren würden.

„Bei einem Großteil der Wissenschaft geht es um die Beantwortung von Fragen, die aus Daten stammen“, sagte Singhal. Wenn Informationen automatisch in standardisierten Formaten organisiert sind, können Forscher Beziehungen untersuchen, die zuvor in getrennten Dokumenten verborgen waren, z. B. die genaue Korrelation zwischen Arzneimittelformulierung und Wirksamkeit über mehrere Studien hinweg.

Die Auswirkungen reichen über einzelne Wissenschaftler hinaus bis hin zu ganzen Unternehmen. Mit standardisierten Datenformaten, einer besseren Dokumentation und automatisierten Qualitätsprüfungen können Teams effektiver zusammenarbeiten und mit größerem Vertrauen auf der Arbeit des anderen aufbauen. Dies erzeugt einen mehrschichtigen Effekt: Einzelne Experimente laufen nicht nur schneller ab, das kollektive Wissen des Unternehmens wächst auch schneller und zuverlässiger.

Durch den Wegfall manueller Workflows und verteilter Daten helfen Benchling und Claude Forschungsteams, sich auf das zu konzentrieren, was sie am besten können: die Förderung wissenschaftlicher Erkenntnisse.

Aufbau einer Zukunft, in der KI wissenschaftliche Durchbrüche beschleunigt

Benchling sieht eine Zukunft, in der KI die Art und Weise, wie Wissenschaft betrieben wird, grundlegend verändert. Die Vision reicht über die Automatisierung von Routineaufgaben hinaus und umfasst die Erstellung von KI-Systemen, die Experimente entwerfen, die Datensammlung lenken und Protokolle in Echtzeit optimieren können.

„Wissenschaftliche Anwendungsfälle werden KI-Modelle auf einzigartige Weise weiterentwickeln“, sagt Singhal. „Dies sind einige der schwierigsten Reasoning-Probleme, und deren Lösung wird die nächste Generation der KI bestimmen.“

Durch die Zusammenarbeit mit Anthropic und AWS möchte Benchling KI-Systeme erstellen, die den wissenschaftlichen Prozess wirklich verstehen und sinnvoll zur Forschung beitragen können. Ziel ist es nicht, Wissenschaftler zu ersetzen, sondern ihre Fähigkeiten zu erweitern – ihnen dabei zu helfen, Verbindungen über riesige Datenbasen hinweg herzustellen, neue Hypothesen zu erstellen und letztlich das Tempo der Entdeckungen zu beschleunigen.

Die Mission von Benchling spiegelt die Dringlichkeit des wissenschaftlichen Fortschritts wider. Durch die Umstrukturierung der Interaktion von Forschern mit ihren Daten und die Verbesserung der wissenschaftlichen Entscheidungsfindung möchten Benchling und Claude dazu beitragen, dass mehr lebensverändernde Behandlungen jene Patienten erreichen, die sie am dringendsten benötigen.