Das LIMS für mehr Effizienz mit KI
Nutzen Sie SAMPLES und die Möglichkeiten Künstlicher Intelligenz, um Ihr Labor auf ein neues Level zu heben.
Vom Hype zum effizienten Gamechanger
Für die Integration von KI-Anwendungen bedarf es seitens des LIMS einer modernen Softwarearchitektur mit offenen Schnittstellen und strukturierten Daten. Hier setzt SAMPLES neue Maßstäbe und bringt alles mit, um Ihnen die Welt der KI in ganzer Breite zugänglich zu machen.
Beispielhafte Anwendungen sind Qualitätskontrolle, Optimierung von Arbeitsabläufen, die Analyse einzelner Ergebnisse oder Lernen aus großen Datenmengen.
…oder eine Konversation mit ChatGPT über Ihre Daten in SAMPLES.
Was immer Sie beim Thema KI auch antreibt:
Den Umsetzungsszenarien sind kaum Grenzen gesetzt. Wir unterstützen Sie gern bei der Realisierung Ihrer Ideen.
- Big Data mit KI
- KI-optimierte Qualitätskontrolle
- KI-basierte Vorhersagen
- KI-Chat
- Datenanalyse mit KI
Einfach per KI-Chat mit dem LIMS interagieren
SAMPLES bringt alle Voraussetzungen mit, damit Sie mit Künstlicher Intelligenz das Maximum aus Ihren Daten herausholen können. In einer prototypischen Chat-App haben wir ChatGPT mit SAMPLES verbunden und somit die Daten einfach zugänglich gemacht. Im Video bekommen Sie einen ersten Eindruck, welche faszinierenden Möglichkeiten sich damit auftun…
Von der entlastenden Sprachsteuerung des LIMS über die vielfältigen Zugriffs- und Auswertemöglichkeiten bis hin zum direkten Verlinken der Abfrageergebnisse ins LIMS wird schon an diesem kleinen Beispiel das große Potenzial von KI für Effizienzsteigerungen im Labor deutlich.
Dieser Prototyp einer Chat-App nutzt gleichzeitig ChatGPT und die Schnittstelle von SAMPLES, um in menschlicher Sprache mit den Labordaten im LIMS zu interagieren.
Unser Fachbeitrag in der Publikation von SPECTARIS
Zu dieser Thematik haben wir auch einen Fachbeitrag mit dem Titel „Mit ChatGPT effizient den Laboralltag vereinfachen“ in der Publikation „Künstliche Intelligenz im Labor“ des Verbands der deutschen Laborgerätehersteller SPECTARIS veröffentlicht.
Diesen haben wir für Sie im gleichnamigen Whitepaper aufbereitet. Diesen können Sie als Beitrag in unserem Up-to-Date-Bereich abrufen.
GraphQL – API
GraphQL ist die performante Schnittstellentechnologie, auf die auch GitHub, Twitter, Airbnb und die New York Times setzen.
Das gesamte Datenschema von SAMPLES ist strukturiert dokumentiert. Die Schnittstelle ermöglicht den direkten Zugriff auf alle Daten und Funktionen der Anwendung. Für die Arbeit mit der Schnittstelle benötigen Sie Kenntnisse auf dem Niveau eines Web-Entwicklers (oder genug Motivation und etwas Unterstützung durch ChatGPT).
SAMPLES bietet freien, klar dokumentierten Zugang zu all Ihren Labordaten und den Metadaten.
Hands-on GraphQL-Interaktion mit SAMPLES
Daten abfragen
Um Daten über die Schnittstelle abzufragen, nutzt man GraphQL queries. Diese liefern das gewünschte Ergebnis im gängigen JSON-Format zurück.
Im Vergleich zu REST-Schnittstellen ist GraphQL sehr viel effizienter und performanter, da es nicht ganze Datensätze, sondern nur die gewünschten Datenpunkte zurückgibt.
Daten anlegen & ändern
Um Daten in SAMPLES anzulegen oder zu ändern, verwendet man GraphQL Mutations.
SAMPLES validiert alle Änderungen auf dem Server, das heißt, Sie bekommen über die Schnittstelle die gleichen Fehlermeldungen wie im Frontend.
Viele Datenanalyse-Tools bieten Funktionen für statistische Analysen, Machine Learning und künstliche Intelligenz.
Nutzen Sie sie mit Ihren Daten aus SAMPLES.
- TensorFlow
- KNIME
- Altair AI Studio
- H2O.ai
- PyTorch
Jetzt SAMPLES erleben & testen!
Wir laden Sie ein, das preisgekrönte SAMPLES in einer kompakten Live-Demo zu erleben. Anschließend haben Sie bei Interesse zudem die Möglichkeit, SAMPLES kostenfrei und unverbindlich ganz in Ruhe zu testen. Wir freuen uns auf Ihre Anmeldung.