Melalui penerapan platform perangkat lunak etaONE dari Etalytics, kantor pusat Merck KGaA di Darmstadt, Jerman mencapai pengurangan listrik yang digunakan untuk pendinginan sebesar 21% dalam waktu tiga bulan.¹ Dengan kemampuan program untuk mengoptimalkan sistem pendingin di lokasi secara mandiri, Merck KGaA telah menunjukkan bahwa biaya operasional dapat dikurangi secara signifikan melalui implementasi AI.

Bagaimana Perangkat Lunak Otonom Dapat Mengoptimalkan Sistem Pendinginan yang Sudah Ada Tanpa Perubahan Infrastruktur?

Kemampuan untuk meningkatkan efisiensi tanpa menghentikan operasi atau memodifikasi aset fisik merupakan keuntungan yang signifikan. Proyek pengoptimalan di lokasi Darmstadt berfokus pada sistem pendingin yang mensirkulasikan lebih dari 20 juta meter kubik air dingin setiap tahunnya untuk mendukung produksi lebih dari 25.000 produk.¹ Logika pengoptimalan menggunakan model sistem berbasis tekanan yang mereplikasi perilaku hidraulik infrastruktur pendinginan. Dengan melacak tingkat tekanan secara real-time dan mengevaluasi variabel lingkungan, AI secara mandiri mengatur kinerja pendingin, menara pendingin, dan sistem pompa. Platform ini bertransisi ke operasi otonom penuh dalam waktu dua minggu sejak uji coba awal dan terus berjalan tanpa mengganggu proses produksi yang sedang berlangsung.

Mengapa Optimalisasi Energi Otonom Penting bagi Keberlanjutan Jangka Panjang dan Kesehatan Operasional?

Peningkatan efisiensi sebesar ini sangat penting untuk memenuhi target keberlanjutan perusahaan yang agresif, seperti komitmen terhadap pengurangan emisi karbon dioksida sebesar 50% pada tahun 2030 dan netralitas iklim sepenuhnya pada tahun 2040.¹ Inisiatif ini merupakan bagian dari kolaborasi lebih luas yang didanai oleh Kementerian Federal Jerman untuk Urusan Perekonomian dan Aksi Iklim, yang dikenal sebagai proyek Sistem Intelijen Energi untuk Sistem Pendinginan Cerdas di Bangunan Industri. Sebagai mitra proyek, Merck KGaA menyediakan skenario aplikasi dan data sistem dunia nyata, sementara Etalytics menghadirkan model kembar digital dan logika pengoptimalan. Selain penghematan energi secara langsung, para mitra bermaksud untuk mengintegrasikan kasus penggunaan pemeliharaan prediktif, dimulai dengan rekomendasi pembersihan otomatis untuk filter menara pendingin.

Bagaimana Lagi Merck KGaA Berinvestasi pada AI?

Dorongan terhadap efisiensi tidak hanya mencakup manajemen energi, namun juga pada perangkat keras dasar yang memungkinkan komputasi tingkat tinggi. Investasi sebesar €500 juta (US$595 juta) pada megasite solusi semikonduktor di Kaohsiung, Taiwan, menjawab lonjakan permintaan akan aplikasi AI² Dengan berfokus pada teknologi film tipis, yang memungkinkan material disimpan pada tingkat atom untuk arsitektur chip yang kompleks, perluasan ini memastikan pasokan material yang diperlukan untuk chip AI generasi berikutnya.

“Strategi kami adalah untuk tetap dekat dengan pelanggan dan peta jalan teknologi mereka. Investasi ini memungkinkan kami memperkuat posisi kami di salah satu ekosistem semikonduktor paling strategis dan penting di dunia,” kata Kai Beckmann, wakil ketua dewan eksekutif, Merck KGaA dalam siaran persnya.²

Bagaimana Teknik Manufaktur Semikonduktor Dapat Meningkatkan Efisiensi Produksi Farmasi?

Lokasi seluas 150.000 meter persegi ini mengintegrasikan manufaktur cerdas yang canggih melalui teknologi kembar digital untuk meningkatkan presisi.² Pendekatan digital ini mendukung pemeliharaan prediktif dan optimalisasi proses, sejalan dengan kebutuhan lini farmasi yang kompleks. Metodologi laboratorium-ke-pabrik di fasilitas ini semakin memungkinkan kolaborasi yang lancar antara penelitian dan manufaktur skala besar.

Mengapa Ketahanan Perangkat Keras Merupakan Prioritas Strategis bagi Inovator Ilmu Hayati?

Dengan memperkuat ekosistem semikonduktor global, perusahaan memastikan bahwa alat digital yang digunakan dalam pengembangan obat dapat berkembang tanpa gangguan pasokan. Investasi ini, yang merupakan bagian dari program global senilai €3 miliar (US$3,57 miliar), menunjukkan betapa pentingnya kemajuan teknologi lintas industri untuk menjaga rantai pasokan yang stabil dan berteknologi tinggi. Fokus pada ketahanan perangkat keras ini berfungsi sebagai perlindungan bagi peta jalan teknologi jangka panjang di sektor kesehatan dan ilmu hayati.

Referensi

1. Merck KGaA. Merck Mengurangi Penggunaan Energi Pendinginan sebesar 21% dengan Optimasi AI dari Etalytics. Siaran Pers. 11 Februari 2026.
2. Merck KGaA. Merck KGaA, Darmstadt, Jerman, Meresmikan Situs Solusi Semikonduktor di Taiwan untuk Mendukung Pertumbuhan AI. Siaran Pers. 1 Desember 2025.

Kemitraan multi-tahun yang didukung AI telah terjalin oleh Iambic dan Takeda.¹ Kolaborasi ini dirancang untuk memanfaatkan rangkaian sistem AI Iambic untuk memajukan program molekul kecil Takeda di bidang terapi tertentu, yaitu Onkologi, Gastrointestinal, dan Peradangan. Perjanjian seperti ini menyoroti peralihan ke arah penggunaan platform terintegrasi yang menggabungkan model prediksi digital dengan perangkat keras laboratorium otomatis untuk menyederhanakan proses penemuan.

Bagaimana Teknologi AI Berdampak pada Kecepatan dan Profil Risiko Perkembangan Molekul Kecil Tahap Awal?

Inti dari kolaborasi ini adalah penggunaan model khusus seperti NeuralPLexer Iambic, yang dirancang untuk prediksi kompleks protein-ligan.¹ Dengan memasukkan prinsip-prinsip fisika ke dalam arsitekturnya, platform ini bertujuan untuk meningkatkan efisiensi data, sehingga memungkinkan eksplorasi struktur kimia potensial secara lebih menyeluruh. Kemampuan ini sangat penting untuk mengidentifikasi modalitas kimia baru yang dapat melibatkan target biologis yang selama ini sulit diatasi.

“Kolaborasi kami dengan Takeda adalah peluang besar untuk menerapkan platform penemuan dan pengembangan berbasis AI, dan kami sangat senang dapat bermitra dengan tim mereka untuk segera mengembangkan kandidat obat baru dan lebih baik,” kata Tom Miller, PhD, salah satu pendiri dan CEO Iambic dalam siaran persnya.¹ “Kolaborasi ini semakin memvalidasi teknologi terdepan kami di industri dan menyoroti luasnya kemampuan penemuan kami dan skala di mana kami dapat beroperasi.”

Model operasional juga mencakup laboratorium basah otomatis yang mendukung siklus Desain-Buat-Uji-Analisis mingguan. Kecepatan yang cepat ini dimaksudkan untuk mempercepat kemajuan program dan memungkinkan optimalisasi multiparameter untuk kandidat pengembangan.¹ Efisiensi siklus ini merupakan faktor kunci dalam mengurangi waktu yang diperlukan untuk mengembangkan profil produk tertentu yang mengoptimalkan jangka waktu terapeutik.

Mengapa Kolaborasi Ini Penting untuk Masa Depan Seleksi Kandidat Farmasi?

Persyaratan finansial dari perjanjian ini, yang mencakup pembayaran untuk akses teknologi dan biaya penelitian serta pencapaian berbasis keberhasilan yang dapat melebihi $1,7 miliar, mencerminkan nilai tinggi yang diberikan untuk mengurangi risiko pada jalur pengembangan.¹Dengan memanfaatkan alat-alat ini, perusahaan berupaya meningkatkan kemungkinan keberhasilan obat-obatan baru sebelum mereka memasuki klinik. Pendekatan ini secara khusus ditujukan untuk menggerakkan program secara lebih efektif dari tahap awal menuju penerapan Investigasi Obat Baru (IND).

“Kami sangat senang dapat mengakses platform komputasi milik Iambic sementara kami bekerja dengan tim mereka untuk mengembangkan terapi molekul kecil yang berpotensi memenuhi kebutuhan kritis pasien yang belum terpenuhi,”¹ kata Chris Arendt, PhD, kepala petugas ilmiah dan kepala Penelitian di Takeda dalam siaran pers. “Di Takeda, fokus kami adalah mempercepat pengembangan obat-obatan baru yang berdampak dengan memanfaatkan ilmu pengetahuan mutakhir, termasuk kemajuan terbaru dalam kecerdasan buatan. Platform molekul kecil Iambic selaras dengan ambisi ini dan menawarkan potensi untuk mengurangi risiko dalam pemilihan kandidat, meningkatkan kemungkinan keberhasilan, dan lebih cepat memajukan program-program terpilih dari awal proyek dimulai hingga IND.”

Iambic sebelumnya telah menunjukkan bahwa platformnya dapat mengirimkan kandidat ke uji coba pada manusia dengan kecepatan signifikan di berbagai kelas target.¹ Kehadiran pengembang obat berpengalaman dan ilmuwan yang memiliki gelar PhD di tim pengembangan menunjukkan bahwa integrasi AI dan sintesis otomatis menjadi standar untuk organisasi yang bertujuan untuk memenuhi kebutuhan pasien yang mendesak melalui kandidat pengembangan yang sangat berbeda.

Bagaimana dampak stabilitas keuangan terhadap kelangsungan platform AI?

Iambic mengumumkan putaran pembiayaan $100 juta yang dimaksudkan untuk mengembangkan portofolio perusahaan terapi dan teknologi yang dikembangkan oleh Ai. “Kami sangat senang mendapat dukungan dari banyak investor luar biasa dan berkomitmen yang bermitra dengan Iambic untuk memajukan misi kami dalam menciptakan teknologi guna memberikan obat-obatan yang lebih baik kepada pasien,”² sebagaimana dinyatakan dalam siaran pers oleh Tom Miller, PhD. Dukungan finansial ini, yang melibatkan investor dengan gelar PhD atau keahlian setara dalam ilmu kehidupan, memungkinkan pengembangan model prediktif yang berkelanjutan dan kemajuan program internal menuju uji coba pada manusia.

Bukti apa yang ada untuk penerjemahan klinis metode ini?

Data klinis untuk kandidat seperti IAM1363, yang menunjukkan aktivitas pada kanker terkait HER2, memberikan validasi untuk platform AI.² Hasil tersebut mengarah pada kolaborasi untuk mengevaluasi kombinasi IAM1363 dan terapi lain untuk kanker payudara positif HER2. Bagi para profesional, pencapaian ini menunjukkan bahwa kandidat AI dapat memenuhi standar keselamatan yang ketat sekaligus mengatasi target biologis yang kompleks. Memperluas alat-alat ini melalui kemitraan dengan perusahaan seperti Jazz Pharmaceuticals atau Revolution Medicines memungkinkan industri untuk secara sistematis mengeksplorasi kombinasi terapi baru.

Referensi

1. Iambik. Iambic Mengumumkan Kolaborasi dengan Takeda untuk Memajukan Desain Molekul Kecil Berbasis AI. Siaran Pers. 9 Februari 2026.
2. Iambik. Iambic Mengumpulkan Lebih dari $100 Juta dalam Putaran Kelebihan Permintaan untuk Memajukan Portofolio Terapi yang Ditemukan oleh AI dan Teknologi Platform Terkemuka. Siaran Pers. 10 November 2025.