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Qu'est-ce que l'automatisation des laboratoires ?

L'automatisation des laboratoires utilise des informations de laboratoire sophistiquées à partir de systèmes de gestion (LIMS) et d'instruments de laboratoire automatisés pour obtenir des résultats précis et précis à grande évoluation. Ces instruments de laboratoire intelligents utilisent des processeurs embarqués pour piloter la robotique, prendre en charge les technologies de l'Internet des IoT (Internet des objets et effectuer une analyse sophistiquée.

Les partenaires Intel et Intel travaillent en étroite collaboration avec les fabricants d'instruments de laboratoire pour optimiser les applications, innovant et répondre aux besoins évolutifs.

Construire pour aujourd'hui, conception pour demain

Les instruments que vous expédiez ce trimestre seront en Service pour les années à venir. Pour que les instruments restent pertinents, ils doivent être adaptés à l'innovation rapide, notamment dans les domaines d'analytique intelligence artificielle et d'IA.

Les instruments de laboratoire, alimentés par du matériel, des outils de développement et des logiciels basés sur Intel®, peuvent accéder aux performances informatiques dont ils ont besoin pour traiter des charges de travail intenses, s'adapter à l'automatisation de niveau supérieur et gérer en toute sécurité des quantités de données sans précédent.

L'avenir de l'automatisation du laboratoire

Intel aide les fabricants à intégrer de nouvelles technologies qui apportent de la valeur aujourd'hui et jettent les bases de l'avenir.

Foire aux questions

L'automatisation des laboratoires utilise des systèmes de gestion des informations de laboratoire sophistiqués (LIMS), des manutentionnaires de matériaux robotiques et des instruments de laboratoire de plus en plus intelligents pour suivre les échantillons de test, évaluer les résultats et effectuer des tâches cliniques gourmandes en main-d'œuvre.

L'automatisation des laboratoires est utilisée dans les laboratoires de recherche clinique et biopharmaceutique ainsi que dans les installations de fabrication. Les laboratoires de recherche sur les matériaux utilisent l'automatisation pour découvrir de nouveaux composés et molécules.

L'automatisation de base des laboratoires dépend des instruments de laboratoire automatisés avec l'informatique et la mise en réseau haut débit. Les instruments sont assemblés pour créer des flux de travail gérés par des systèmes de contrôle automatisés et des systèmes de gestion de l'information. Les stations de travail hautes performances et les serveurs sur site ou dans le Cloud prennent en charge l'automatisation et la technologie opérationnelle à l'échelle du laboratoire.

L'intelligence artificielle rend l'automatisation des laboratoires plus intelligente et plus encore... IA nécessite des caméras, des microphones et d'autres capteurs pour capturer des données plus des logiciels et une puissance de calcul supplémentaires.

1. Performances Intel® Xeon® Gold 6148 pour le dépistage du cancer du Cervical KFBIO sur le processeur Intel® Xeon® Gold 6148 :

NOUVEAU :

Test 1 : Test réalisé par Intel en date du 15/06/2019. Processeur Intel® Xeon® Gold 6148 à deux sockets, 20 cœurs, HT activé, turbo activé, mémoire totale 192 Go (12 emplacements/16 Go/2 666 MHz) ; BIOS : SE5C620.86B.0X.01.0007.062120172125 (ucode : 0x200004d), CentOS Linux version 7.5.1804 (Core) ; Cadre d'apprentissage en profondeur : Keras 2.2.4 et TensorFlow optimisé par Intel : 1.13.1 ; topologie : RetinaNet : https://github.com/fizyr/keras-retinanet ; compilateur : gcc 4.8.5, MKL DNN ; version : v0.17, BS=8, données synthétiques et données client, une instance/deux sockets, type de données : FP32.

Test 2 : testé par Intel en date du 15/06/2019. Processeur Intel® Xeon® Gold 6148 à deux sockets, 20 cœurs, HT activé, turbo activé, mémoire totale 192 Go (12 emplacements/16 Go/2 666 MHz) ; BIOS : SE5C620.86B.0X.01.0007.062120172125 (ucode : 0x200004d), CentOS Linux version 7.5.1804 (Core) ; Cadre d'apprentissage en profondeur : Keras 2.2.4 et TensorFlow optimisé par Intel : 1.13.1 ; topologie : RetinaNet : https://github.com/fizyr/keras-retinanet ; compilateur : gcc 4.8.5, MKL DNN ; version : v0.17, BS=8, données synthétiques et données client, une instance/deux sockets, type de données : FP32.

LIGNE de BASE :

Testé par Intel en date du 15/06/2019. Processeur Intel® Xeon® Gold 6148 à deux sockets, 20 cœurs, HT activé, turbo activé, mémoire totale 192 Go (12 emplacements/16 Go/2 666 MHz) ; BIOS : SE5C620.86B.0X.01.0007.062120172125 (ucode : 0x200004d), CentOS Linux version 7.5.1804 (Core) ; Cadre d'apprentissage en profondeur : Keras 2.2.4 et TensorFlow optimisé par Intel : 1.13.1 ; topologie : RetinaNet : https://github.com/fizyr/keras-retinanet ; compilateur : gcc 4.8.5, MKL DNN ; version : v0.17, BS=8, données synthétiques et données client, une instance/deux sockets, type de données : FP32.