Dotmatics Luma 与 Databricks 推出 AI 就绪科学数据平台
通过Luma的科研数据层与Databricks的企业级基础设施，将碎片化实验数据转化为AI可直接利用的连续结构化记录。
传统科研数据分散于不同仪器与系统，难以直接用于 AI。Dotmatics 的 Luma 平台自动捕获、实时结构化实验数据，Databricks 提供可扩展的治理与存储基础设施，两者结合形成统一栈，让 AI 能直接分析全量连续的科学记录，同时保持数据可审计与 FAIR 合规。
正文摘录
从实验到洞察：Dotmatics Luma 与 Databricks 如何让 AI 就绪的科学成为现实 科学数据向来复杂。如今，基础设施首次能够对其施以真正强大的处理。打好基础是释放这一潜力的关键。 现代科研工作流程会产生海量数据。一个组织可能在湿实验室和合作伙伴网络中运行数百台仪器。每台仪器都会产出数据，而大多数情况下，这些数据分散在孤岛中，与它们本该辅助的决策脱节。 问题不在于数据量，而在于上下文（语境）。当科学数据在仪器、分析和决策之间流转时，保持其完整性和上下文至关重要。一旦上下文丢失，科学家就会花时间重建或重复结果，而不是推进研究。当 AI 模型基于碎片化、未统一的数据训练时，其输出结果不一定可靠（Figure 1）。 Figure 1 . Dotmatics Luma 和 Databricks 将碎片化的仪器输出转化为持续、连贯的管道，输出结构化、可供 AI 使用的科学数据。 弥合这一差距需要两个要素协同工作：一个专为科学数据构建的平台，以及支持其大规模运行的企业级基础设施。这正是 Luma（Dotmatics 的科学智能平台）和 Databricks 各自的使命。两者结合，实现了单独任何一方都无法提供的价值。 Luma 是现代化研发的科学操作层。Luma 持续自动捕获仪器输出，无需中断现有工作流程，并实时将数据整合到统一、结构化的科学记录中。它每天还能处理数十亿个科学数据点。 这一整合步骤使下游所有工作成为可能。非结构化的原始输出转化为结构化、符合 FAIR 原则（可发现、可访问、可互操作、可重用）的数据，刚一到达即可用于分析、建模和 AI 应用。由于科学记录是连续且结构化的，AI 可以应用于整个记录，识别跨实验的模式，建议下一步运行什么，甚至生成科学家可以立即遵循的通俗语言标准操作程序（SOP）。 Databricks 是 Luma 构建的基础。