Chez Potato AI, nous créons des outils pour distiller le contenu scientifique de la littérature et aider les chercheurs à planifier et à exécuter des expériences. Nous aidons les chercheurs à identifier de nouvelles hypothèses et à planifier étape par étape des protocoles de laboratoire humide et des flux de travail informatiques en utilisant un langage simple. Nos clients sont des laboratoires biotechnologiques, pharmaceutiques et universitaires. Nous collaborons étroitement avec des éditeurs scientifiques pour élargir notre accès à d'autres spécialités scientifiques comme la chimie et la science des matériaux.
Quel est le problème ?
Les scientifiques sont submergés par la quantité de nouvelles données scientifiques dans la littérature. Pendant ce temps, la majorité des articles publiés ne peuvent pas être reproduits, souvent parce que les articles individuels ne contiennent pas suffisamment d'informations. Par conséquent, les scientifiques passent trop de temps à fouiller la littérature à la recherche de détails expérimentaux. Nous croyons que cette inefficacité et le manque de reproductibilité expérimentale freinent la science.
Quelle est leur solution ?
Nous avons créé des outils d'IA exclusifs pour aider à diverses parties du flux de travail scientifique. Nous avons mis en œuvre le RAG (récupération augmentée de génération) pour rechercher la documentation pertinente et nous assurer que l'information est exacte et peut être citée. Nous construisons également une technologie exclusive d'extraction de données pour structurer l'information scientifique non structurée, afin que nous puissions comparer les détails expérimentaux sur plusieurs protocoles.
