CAS kündigt strategische Kooperationen an, um zuverlässige wissenschaftliche Daten und die agentenbasierte KI „CAS Newton" in führende Workflow-Tools zu integrieren und so die Forschungseffizienz zu steigern

COLUMBUS, Ohio, 3. Juni 2026 /PRNewswire/ -- CAS, ein Geschäftsbereich der American Chemical Society, der sich auf wissenschaftliches Wissensmanagement spezialisiert hat, hat heute „CAS Connections" vorgestellt, ein neues Integrationsframework, das die CAS Content Collection™ und CAS Newton℠, eine kürzlich eingeführte agentenbasierte KI, direkt in die Forschungs- und Entwicklungswerkzeuge integriert, die Forscher bereits nutzen. Durch erste Kooperationen mit Albert Invent, Sapio Sciences, Inductive Bio, Scilligence und Wolfram Research werden CAS-Inhalte und -Funktionen in deren Plattformen integriert, sodass zuverlässige wissenschaftliche Informationen genau dort zur Verfügung stehen, wo neue Erkenntnisse gewonnen werden.

Forschungs- und Entwicklungsteams stützen sich auf ein Portfolio leistungsstarker digitaler Plattformen, um die Wissenschaft voranzubringen. CAS Connections erweitert diese Plattformen, indem es mehr als 150 Jahre von CAS kuratiertes wissenschaftliches Wissen und die dialogorientierte Intelligenz von CAS Newton direkt in die Tools integriert, auf die Forscher bereits vertrauen. Der integrierte Zugriff auf verifizierte wissenschaftliche Informationen sorgt für mehr Vertrauen in KI-generierte Antworten und einen optimierten Forschungsablauf.

„Mit CAS Connections müssen Wissenschaftler, die eine neue Verbindung untersuchen, ihre Forschungsplattform nicht mehr verlassen, um bei CAS nach Stand der Technik, Sicherheitsdaten oder Synthesewegen zu suchen", sagte Tim Wahlberg, Interim President von CAS. „Durch die Integration mit diesen Plattformen wird der Mehrwert, den CAS innerhalb digitaler F&E-Arbeitsabläufe bietet, rasch erweitert, sodass Forschern fundiertes wissenschaftliches Wissen genau dort zur Verfügung steht, wo sie bereits arbeiten."

Die Kooperationen von CAS mit Albert Invent, Sapio Sciences, Inductive Bio, Scilligence und Wolfram Research stellen die erste Phase der CAS Connections-Integrationen dar. Weitere Kooperationen werden im Laufe des Jahres bekannt gegeben.

CAS Connections unterstützt die Bereitstellung in sicheren Umgebungen über API, das Model Context Protocol (MCP) sowie durch die Integration in KI-Plattformen für Tools wie Claude von Anthropic und Microsoft Copilot. Forscher können CAS-Daten sowie die Funktionen, auf denen CAS SciFinder^® und CAS BioFinder^® basieren, mit den unternehmensinternen Ressourcen ihrer Organisation in einem von ihnen gewählten Portfolio an Workflow-Plattformen kombinieren. Dank der CAS-Newton-Integration, die auf dem ethischen Ansatz von CAS für KI basiert, können sie dialogorientierte, mehrstufige Recherchen durchführen, die belegte und überprüfbare Antworten liefern.

„Wir gestalten eine Zukunft, in der Chemiker ihre Zeit mit Erfindungen verbringen und nicht damit, mit ihren Werkzeugen zu kämpfen", sagte Nick Talken, CEO und Mitbegründer von Albert Invent. „Durch die direkte Einbindung wissenschaftlicher und strukturierter Daten von CAS in das Albert OS können Wissenschaftler von ihrer Fragestellung ausgehen und die passenden Daten zu sich kommen lassen, ohne zwischen verschiedenen Systemen hin- und herspringen oder Informationen manuell übertragen zu müssen."

Eine effiziente Forschung setzt voraus, dass Wissenschaftler in jeder Phase des Innovationsprozesses nahtlosen Zugang zu zuverlässigen Daten und Erkenntnissen haben. CAS Connections stellt diese Funktionen direkt in den Tools bereit, die Wissenschaftler bereits nutzen, wodurch der Kontextwechsel reduziert und der Forschungsfortschritt gewährleistet wird.

„CAS hat eine der umfassendsten Kartierungen wissenschaftlicher Informationen erstellt", sagte Josh Haimson, CEO und Mitbegründer von Inductive Bio. „Die Datenbank mit Reaktionen, bekannten Umwandlungen und chemischen Daten, die vom KI-Chemieassistenten von Inductive Bio bereitgestellt wird, ermöglicht es, auf der Grundlage synthetischer Vorbilder Wirkstoffdesigns zu entwickeln, kollektives SAR-Wissen einzubeziehen sowie die Neuheit und die FTO bereits in der Entwurfsphase zu bewerten – und das alles auf einer einzigen Plattform."

Weitere Informationen über CAS Connections finden Sie unter www.cas.org/solutions/cas-connections.

Informationen zu CAS

CAS vernetzt das wissenschaftliche Wissen der Welt, um Durchbrüche zu beschleunigen, die das Leben verbessern. Wir unterstützen Innovatoren weltweit dabei, sich effizient in der komplexen heutigen Datenlandschaft zurechtzufinden und in jeder Phase des Innovationsprozesses fundierte Entscheidungen zu treffen. Als Spezialist für wissenschaftliches Wissensmanagement erstellt unser Team die weltweit größte maßgebliche Sammlung kuratierter wissenschaftlicher Daten und bietet unverzichtbare Informationslösungen, Dienste sowie Fachwissen. Wissenschaftler, Patentfachleute sowie Führungskräfte aus Unternehmen verschiedenster Branchen verlassen sich auf CAS, um Chancen zu erkennen, Risiken zu mindern und gemeinsames Wissen zu erschließen, damit sie schneller von der Inspiration zur Innovation gelangen. CAS ist ein Geschäftsbereich der American Chemical Society. Verbinden Sie sich mit uns unter cas.org.

Medienkontakt

Peter Carlton

Senior Communications Manager, CAS

CAS-PR@cas.org

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Wie stark der Verkehr in einer Stadt stockt, hängt weit weniger allein von der Leistungsfähigkeit des Strassennetzes ab als bislang angenommen. Eine Studie der ETH Zürich und der University of Wisconsin, veröffentlicht in der Fachzeitschrift «Nature Communications», zeigt: Entscheidend ist, wie Wohn-, Arbeits- und Freizeitquartiere räumlich angeordnet sind. Die Forschenden um den Geoinformatiker Yatao Zhang haben 30 Grossstädte weltweit – von Singapur bis Zürich – miteinander verglichen und dabei nicht nur Knotenpunkte und Verkehrsströme auf Strassen, sondern auch Bebauungsdichte, Quartiersstrukturen, Grünflächen und die Nutzung von Flächen für Wohnen, Einkauf, Sport, Verwaltung oder Bildung ausgewertet.

Für ihre Analyse griffen die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler auf Staudaten des niederländischen Unternehmens Here Technologies zurück, das Bewegungsdaten von Fahrzeugen im Fünf-Minuten-Takt erfasst. Mit einer eigens entwickelten Methode konnten sie die wechselseitige Beeinflussung von Stadtmerkmalen und Verkehr über die Zeit hinweg beschreiben und erstmals robuste Ursache-Wirkung-Beziehungen identifizieren. Demnach führt etwa eine zersiedelte Stadtstruktur tendenziell zu mehr Verkehr, weil Distanzen länger werden und Alltagswege häufiger mit dem Auto zurückgelegt werden. Umgekehrt kann eine Mischnutzung von Wohnen und Arbeiten die Pendlerstrecken verkürzen und das Verkehrsaufkommen senken.

Die Befunde lassen sich konkret illustrieren: Ballungen von Freizeit- und Einkaufsangeboten in einzelnen Quartieren erhöhen den Wochenendverkehr, etwa durch Sportanlagen oder grosse Einkaufszentren. In Singapur etwa verstärkt die räumliche Trennung von grossen Wohngebieten und einem Dienstleistungszentrum die Kopplung zwischen Städtebau und Pendlerströmen deutlich. In Zürich ist dieser Zusammenhang laut Studie weniger ausgeprägt. «Verkehr entsteht durch das, was Menschen tun, nicht allein durch die Existenz von Strassen», fasst Erstautor Zhang die Ergebnisse zusammen.

Aus Sicht der Forschenden könnte die neue Methode mittelfristig die Stadt- und Verkehrsplanung beeinflussen. Werden die Erkenntnisse mit Detailstudien einzelner Städte kombiniert, lassen sich Szenarien simulieren: So kann etwa abgeschätzt werden, wie sich der Ausbau eines S-Bahn-Netzes auf Wohnungsbau in der Agglomeration auswirkt – und umgekehrt, wie ein rascher Anstieg von Neubauten in Vororten den Bedarf an zusätzlicher Verkehrsinfrastruktur nach sich zieht. Angesichts immer komplexerer Städte und wachsender Belastung der Verkehrssysteme sehen die Autorinnen und Autoren ein zentrales Ziel darin, Mobilität und Stadtentwicklung gemeinsam zu denken, um urbane Zentren nachhaltiger gestalten zu können.