Biotech

Wir nutzen Big Data, KI und maschinelles Lernen, um
neue Medikamente und neue Therapien zu entwickeln.

Cogia Biotech Ltd, eine neu gegründete Tochtergesellschaft der Cogia GmbH in Deutschland, ist ein Software-Unternehmen für Big Data, künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML), das leistungsstarke KI-Engines und Algorithmen einsetzt, um überzeugende Ergebnisse in der Arzneimittelentwicklung zu erzielen.

Cogia Big Data

Wir suchen mit Hilfe von maschinellem Lernen nach Informationen und Mustern in einer praktisch unbegrenzten Anzahl von Datenräumen - Datenbanken, Dateisystemen, Internet, Intranets...

Analysen

Wir kategorisieren und erschließen solche Daten automatisch auf der Grundlage von Suchontologien. Wir analysieren mit Hilfe von KI und Semantik und präsentieren unsere Ergebnisse in strukturierter Form zur weiteren Analyse, Forschung oder Kategorisierung.

Eingesetzt werden die neuesten Algorithmen im Bereich des maschinellen Lernens, ob überwacht oder unbeaufsichtigt, sowie gegebenenfalls neuronale Netze.

Erfolg durch Training

Das KI-Entwicklungsteam von Cogia Biotech führt die Datenvalidierung durch. Verwendet wird ein Trainingsset für maschinelles Lernen mit verschiedenen Modellen und unterschiedlichen Ansätzen, um festzustellen, ob die ausgewählten Markersätze vielversprechende Ergebnisse liefern. Wenn ja, haben wir eine Lösung, wenn nicht, wiederholen wir den Prozess mit neuen Markersätzen, bis ein Erfolg erreicht ist.

Die Daten werden von Biologen aufbereitet, die einen vorläufigen Satz von Markern filtern und mögliche Kandidaten  für neue Wirkstoffe auswählen.

Cogias Vorteil

Die Architektur der Cogia Big Data-, KI- und ML-Engines und -Algorithmen ist überlegen bei der Mustererkennung in  Daten aus öffentlichen und privaten Big-Data-Quellen und der automatischen Klassifizierung und Kategorisierung solcher Daten.

Mission Statement

Die zugrundeliegenden KI- und ML-Engines von Cogia Big Data haben sich bereits in verschiedenen Disziplinen bewährt, darunter Brand Management, User Experience, FinTech und Pharma.

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