Der Fokusgruppen-Simulator von Qingmuyili verwendet maßgeschneiderte große Sprachmodelle (LLMs) zusammen mit quantitativer Marktanalyse und integriert diese in führende Branchenrahmen, um tiefgehende Marktinsights zu gewinnen. Dieses hochentwickelte Tool identifiziert Ihre vielversprechendsten Marktsegmente und bietet einen modernen Ansatz für Marktforschung, der über herkömmliche automatisierte Tools hinausgeht.

IRIS (Interactive Research Ideation System) ist ein KI-basierter Assistent, der Forschenden ermöglicht, Studienideen schnell zu prototypisieren. Nutzer geben ein Forschungsthema oder eine Domäne ein, und IRIS erstellt maßgeschneiderte Forschungsfragen, identifiziert Schlüsselkonzepte, synthetisiert relevante Literaturauszüge und schlägt experimentelle Designs oder methodische Ansätze vor. Es organisiert diese Erkenntnisse in anpassbare Arbeitsabläufe, die Hypothesenentwicklung, Datenplanung und Ergebnisseinterpretation unterstützen. Durch iterative Interaktionen verfeinert IRIS die Ausgaben basierend auf Feedback, stellt die Ausrichtung an Forschungszielen sicher und exportiert strukturierte Berichte in Formaten wie PDF, DOCX oder Markdown. Es automatisiert repetitive Aufgaben und fördert kreatives Brainstorming, wodurch es die frühe Forschung in Wissenschaft, F&E-Laboren und Startups beschleunigt, Innovation fördert und den Insight-Timing reduziert.

ResearchGPT automatisiert vollständig wissenschaftliche Arbeitsabläufe, indem es Paper-Retrieval, PDF-Parsing, NLP-basierte Textextraktion und GPT-4-gestützte Zusammenfassung integriert. Beginnend mit einem vom Nutzer definierten Forschungsthema greift es auf die APIs von Semantic Scholar und arXiv zu, um relevante Paper zu sammeln, lädt und parse PDFs und nutzt GPT-4, um Schlüsselkoncepte, Methodologien und Ergebnisse zu destillieren. Der Agent fasst Erkenntnisse einzelner Paper zu einem kohäsiven, strukturierten Bericht zusammen, der in Markdown oder PDF ausgegeben werden kann. Erweiterte Konfigurationsoptionen erlauben es Anwendern, Suchfilter anzupassen, individuelle Zusammenfassungsprompts zu definieren und Ausgabe-Stile zu variieren. Durch diese Orchestrierung reduziert ResearchGPT den manuellen Aufwand, beschleunigt Literaturüberprüfungen und sorgt für eine umfassende Abdeckung wissenschaftlicher Quellen.

AIAgents4Pharma bietet einen orchestrierten Rahmen für KI-gesteuerte Agenten, die speziell für die pharmazeutische Forschung angepasst sind. Die Plattform umfasst Datenaufnahme-Agenten, die klinische und molekulare Datensätze aggregieren, Simulations-Agenten, die virtuelle Patientenreaktionen unter verschiedenen Behandlungsszenarien modellieren, und Analyse-Agenten, die Biomarker bewerten, Wirksamkeit vorhersagen und Dosierungsschemata optimieren. Durch die Verkettung dieser Agenten in automatisierte Workflows können Forscher virtuelle klinische Studien durchführen, die Leitbildfindung beschleunigen und regulatorische Berichte generieren. Die modulare Architektur ermöglicht die Anpassung des Agentenverhaltens, die Integration mit externen APIs oder firmeneigenen Datenspeichern sowie Visualisierung Dashboards für Echtzeit-Einblicke in die Pipeline-Ausführung. Dies reduziert die Experimentalkosten und -zeiten bei gleichzeitiger Gewährleistung reproduzierbarer, datenbasierter Entscheidungen in der Arzneimittelentwicklung.