제약 및 생명공학

산업 상황

제약 및 생명공학 실험실은 재현성, 처리량 및 규정 준수에 대한 극심한 압박에 직면해 있습니다. 수동 피펫팅, 샘플 이동 및 플레이트 처리로 인해 변동성과 한계 규모가 발생합니다. 학습 기반 로봇공학은 새로운 분석 및 형식에 적응하면서 이러한 워크플로를 자동화할 수 있지만, 이는 고품질의 작업별 데이터를 통해서만 가능합니다.

우리가 제공하는 것

• 데이터 수집 — 피펫팅, 시료 처리, 플레이트 이동 및 튜브 관리에 대한 데모를 수집합니다. 데이터는 비전과 동작이 동기화된 모방 학습(예: OpenVLA, Octo 미세 조정)을 위해 형식화되었습니다.
• OpenArm 및 연구실 플랫폼 — 기존 장비와의 통합을 위한 모듈식 암 및 실험실 호환 하드웨어. 지속적인 개선을 위한 데이터 중심 설계.
• 두려움 없는 데이터 플랫폼 — 자동 실행의 실패 로그를 업로드합니다. 자동 재생, 벤치마킹, 정책 A/B 테스트를 받으세요. 배포와 개선 사이의 루프를 닫습니다.
• RL 환경 — 생산을 중단하지 않고 샘플 워크플로, 일정 관리 및 오류 복구를 최적화하기 위한 실제 RL 환경입니다.

우리가 전달하는 가치

• 자동화 시간 단축 — 내부 데이터 수집에 소요되는 수개월을 건너뜁니다. 우리는 귀하의 특정 분석에 대해 학습 가능한 데이터 세트를 제공합니다.
• 재현성 — 일관되고 기록된 데이터. 시스템과 통합되면 규정 준수(예: 21 CFR Part 11) 추적이 가능합니다.
• 유연성 — 학습 기반 시스템은 재프로그래밍을 최소화하면서 새로운 플레이트 형식, 시약 및 프로토콜에 적응합니다.
• 위험 감소 — 로봇은 위험하거나 멸균된 샘플을 처리합니다. 인간은 디자인과 해석에 중점을 둡니다.

사용 사례 예시

• 높은 처리량 스크리닝: 플레이트 처리, 액체 전달, 리더 통합
• 세포 배양: 플라스크 취급, 배지 교환, 계대
• 시퀀싱 및 진단을 위한 샘플 준비
• QC 및 검사: 시각적, 촉각적 품질 검사