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ユガル・シャルマ博士

CASソリューション専務理事

Latest Content from Yugal Sharma, Ph.D.

June 14, 2019

ケーススタディ: 生物学的活性のアルゴリズムによる予測に対するデータ品質の影響

AIとマシンラーニングは、研究の生産性を高めるものとして、様々な分野で大きな期待が寄せられています。一方、これらの技術を研究開発アプリケーションに実際に活用するにはまだ多くの課題あり、成功のためには現在までの取り組みにさらに多くの機会を積み上げる必要があります。実際、あるガートナーのアナリストは、AI主導のプロジェクトの85%は目標を達成しないと推定しています。以前寄稿したように、この成功率に影響を与えている主な要因はデータ品質のギャップであると、私を含め多くの人が信じています。

March 8, 2019

データの質は人工知能と機械学習にとって公然の秘密のソース

人工知能の到来は未来のことのように感じられてきましたが、現実には多くの会社がすでに人工知能イニシアチブを取り入れています。特に科学的研究開発の領域でそう言えます。ここ何年かで、定量的構造活性相関モデルからゲノミクスに至るまで、全てにおいて機械学習や人工知能イニシアチブが大きく増加しています。2018年の調査によれば、人工知能の導入は2017年の38%から2018年の61%へと、急増しています。これは、医療、製造、金融サービスを含む様々な業界で起きました。しかし、最も早い時期に導入したところでは、導入を成功させるうえで最も大きな課題はデータ、特に人工知能イニシアチブのためのデータへのアクセス、保護、統合、そして準備であったとしています。