Danaher en NVIDIA werken samen om AI in wetenschappelijke instrumenten te integreren

Danaher Corporation kondigde op 14 oktober 2026 een samenwerking met NVIDIA aan om de autonome wetenschap vooruit te helpen en het tempo van wetenschappelijke ontdekkingen te versnellen.

De samenwerking brengt de wetenschappelijke instrumenten, automatiseringstechnologieën, software voor laboratoriumprocessen en domeinkennis van Danaher samen met de versnelde rekenkracht en AI-technologieën van NVIDIA. Danaher omschreef het werk als onderdeel van zijn bredere inspanningen om de toekomst van AI-ondersteunde wetenschap vorm te geven. Het doel is volgens het bedrijf om onderzoekers sneller van voorspellingen naar experimenteel bewijs te laten gaan en zo een voortdurende leercyclus te creëren waarin experimentele resultaten terugvloeien naar modellen en modellen helpen bij het vormgeven van de volgende reeks experimenten.

AI integreren in wetenschappelijke instrumenten en laboratoriumprocessen

Danaher en NVIDIA werken aan de integratie van AI in wetenschappelijke instrumenten. De samenwerking omvat edgecomputing via NVIDIA DGX Spark, versnelde analyses en gegevensverwerking via RAPIDS, en technologieën voor inferentie in real time, wetenschappelijk redeneren en basismodellen, waaronder BioNeMo Open Models. De eerste inspanningen richten zich op een selecte groep prioritaire instrumenten, met de mogelijkheid om het werk na verloop van tijd uit te breiden naar een breder portfolio.

De bedrijven onderzoeken ook hoe wetenschappelijke en fysieke AI, waaronder NVIDIA Cosmos-wereldmodellen en Omniverse Digital Twins, kunnen bijdragen aan intelligentere instrumenten en laboratoriumprocessen. Volgens Danaher is het de bedoeling dat experimenteel bewijs centraal blijft staan bij wetenschappelijke besluitvorming.

Danaher zei dat de samenwerking zijn streven naar verbonden wetenschap wil bevorderen door AI, versnelde rekenkracht, instrumenten, processen en experimentele gegevens samen te brengen om experimenteel bewijs te leveren. Het bedrijf wil onderzoekers helpen de weg van een door AI gegenereerde voorspelling naar het experimentele bewijs dat nodig is om ernaar te handelen, korter en eenvoudiger te maken, terwijl klanten vrij blijven om hun eigen modellen, standaarden en technologieleveranciers te kiezen.

Verklaringen van bestuurders

„AI verandert de manier waarop wetenschap wordt beoefend, en Danaher loopt voorop in die transformatie”, zei Julie Sawyer Montgomery, President en Chief Executive Officer van Danaher. Volgens haar berust de samenwerking op een gedeelde visie op innovatie die sterker verbonden, adaptiever en toegankelijker is. Ze omschreef het doel ervan als onderzoekers helpen belangrijke uitdagingen aan te pakken en wetenschappelijke ontdekkingen om te zetten in concrete voordelen voor mensen.

„Het volgende tijdperk van wetenschappelijke ontdekkingen zal worden aangedreven door een voortdurende wisselwerking tussen AI en experimenten”, zei Kimberly Powell, Vice President of Healthcare bij NVIDIA. Ze zei dat de bedrijven versnelde rekenkracht en fysieke AI naar het laboratorium brengen en modellen verbinden met instrumenten en echte experimentele gegevens. Zo verbeteren experimenten de modellen en helpen de modellen bij het ontwerpen van betere experimenten, met als doel onderzoekers te helpen ontdekkingstrajecten terug te brengen van jaren tot maanden.

Het geplande autonome laboratorium van Danaher, aangedreven door AI

Op 7 oktober 2026 kondigde Danaher plannen aan om zijn eerste autonome laboratorium, aangedreven door AI, te openen. Het laboratorium is ontworpen om onderzoekers te helpen op maat gemaakte antilichamen en andere moleculaire hulpmiddelen te ontwikkelen. Het is gevestigd bij Abcam, een bedrijf van Danaher, en brengt technologieën samen van de werkmaatschappijen van Danaher Beckman Coulter Life Sciences, Cytiva, Genedata, Integrated DNA Technologies en Molecular Devices in één verbonden proces, met coördinatie van apparatuur en robotautomatisering die voortkomen uit de samenwerking met Automata. In het persbericht van 7 oktober werd ook bekendgemaakt dat Automata in januari 2026 een investering van Danaher had ontvangen.

In die aankondiging zei Danaher dat het laboratorium AI inzet om nieuwe affiniteitsreagentia, waaronder antilichamen, te ontwikkelen. Vervolgens wordt elke kandidaat gemaakt en getest, waarna elk resultaat naar het model terugvloeit om het volgende ontwerp te verbeteren. Volgens het bedrijf is het laboratorium ontworpen om affiniteitsreagentia tot 8x sneller te ontdekken en de jaarlijkse productie van reagentia tot tien keer zo hoog te maken: van tientallen tot honderden reagentia per jaar naarmate het laboratorium opschaalt.

Danaher zei ook dat elk ontwerp dat in het laboratorium wordt ontwikkeld, wordt geverifieerd, getest en teruggekoppeld om het volgende ontwerp te verbeteren, waarbij wetenschappelijke nauwkeurigheid hand in hand gaat met snelheid. Naar verwachting zal deze aanpak op termijn een aanvulling vormen op traditionele immunisatiemethoden voor het ontdekken van antilichamen en andere onderzoekshulpmiddelen.

Danaher omschreef het autonome laboratorium als de eerste stap in een breder initiatief om slimme instrumenten, geïntegreerde processen en autonome laboratoria te ontwikkelen. In het kader van dat programma worden instrumenten zo ontworpen dat ze eenvoudiger te integreren en programmatisch aan te sturen zijn, AI-klare gegevens produceren en systemen met expertise op expertniveau bevatten. Die systemen zijn bedoeld om de bediening te vereenvoudigen, de gegevenskwaliteit te verbeteren en diepere inzichten op te leveren.

Volgens het bedrijf kunnen deze apparaten vervolgens worden gekoppeld tot geïntegreerde processen en autonome laboratoria die ontwerp-maak-test-leercycli uitvoeren. Dit ondersteunt de verschuiving naar meer voorspellende en gestandaardiseerde onderzoeksprocessen, waarbij modellen de meest kansrijke ontwerpen selecteren voordat ze worden gemaakt en robots bijdragen aan consistentere experimenten. Naar verwachting zal het autonome laboratorium begin 2027 op volle schaal operationeel zijn.