Capgemini meluncurkan metodologi revolusioner berbasis AI yang secara drastis mengurangi data yang dibutuhkan untuk rekayasa protein, sehingga memungkinkan R&D yang lebih cepat dan lebih hemat biaya. Saat ini patennya masih dalam proses, pendekatan baru ini menggunakan model bahasa protein skala besar khusus untuk memprediksi varian protein yang paling efektif, sehingga mengurangi kebutuhan data hingga lebih dari 99%. Kemajuan ini akan memacu kemajuan dalam bioekonomi, yang berdampak pada sektor-sektor seperti perawatan kesehatan, pertanian, dan ilmu lingkungan.

Metodologi perusahaan ini mengatasi tantangan keterbatasan data dalam penelitian, memungkinkan kemajuan ilmiah dengan kumpulan data yang jauh lebih kecil, sehingga organisasi dapat mengejar inovasi dengan sumber daya yang terbatas. Strategi Capgemini bertujuan untuk membantu klien dalam menemukan dan mengembangkan solusi untuk masalah global yang mendesak seperti pengendalian penyakit, ketahanan pangan, dan perubahan iklim.

Pendekatan Capgemini yang digerakkan oleh AI telah menunjukkan hasil yang mengesankan dalam aplikasi di dunia nyata, seperti peningkatan efisiensi degradasi plastik sebesar 60% dan pengurangan jumlah iterasi eksperimental untuk mengidentifikasi varian protein. Contoh-contoh ini menunjukkan potensi pendekatan untuk memacu inovasi dalam aplikasi mulai dari pengelolaan limbah hingga penemuan obat.

Upaya Capgemini untuk memajukan bioekonomi didukung lebih lanjut oleh laboratorium bioteknologi berbasis AI milik Cambridge Consultants, yang mempertemukan para ahli dari berbagai disiplin ilmu dan berkontribusi pada kemampuan perusahaan untuk menyediakan rekayasa biologi yang komprehensif dan kemampuan untuk ditingkatkan. Pendekatan Capgemini tidak hanya mempercepat perjalanan bio kliennya, tetapi juga sejalan dengan visi perusahaan tentang masa depan yang digital dan berkelanjutan.