化学分野におけるビッグデータの強化のためには、人間の知能が必要であることを知る
<p>化学分野におけるビッグデータの強化のためには、人間の知能が必要であることを知る</p>

ビッグデータ分析における人間が収集したデータ強化の重要性
ビッグデータの分析はケミカルサイエンスの発展において益々重要な役割を果たすようになって来ています。世界の科学データがどんどんデジタル媒体で保存されるようになり、データコレクションが加速し、ビッグデータは巨大化の一途をたどっています。IBMマーケティングクラウドによると、世界のデータの90%は過去2年間に作成されました。
これは、ビジネスと研究、特に出版と科学データの共有のフレームワークがすでに確立されているケミカルサイエンスには朗報です。より多くのデータにより、実世界のインテリジェンスがより多く集まり、より良い意思決定ができ、結果を向上させ人生が豊かになります。もちろん、この生のデータを情報に転換し、その情報を洞察に変えるために、科学データが正しく整理、洗練、強化されることが必須です。
ビッグデータの強化とはなんでしょうか。
データの強化とはデータのもとの質と使用を関連させ、洗練し、強化することです。効果的な強化はエラーを最小限にし、データの正確性を改善します。それには、高度に複雑な情報倉庫を整理し、精選し、関連付け、外挿することが必要で、それにより巨大な「データの湖」を「パイプライン」と関連付けされた知識グラフで構成される整理された貯水池へと変え、サンプリングの準備が整った基盤的存在ができあがります。つまり、強化の最終目標は、これらの収集の中から関連づけられたクラスタ、関係、そして究極的には意味論の存在の発見を促し、結論を導き真に戦略的な意思決定と情報に基づいた予測をするために必要な新しい洞察を明らかにすることなのです。
強化されたビッグデータの分析は新たな洞察(と今後の予測)をもたらします
強化されたビッグデータと関連知識のグラフの分析は研究者、起業家そしてビジネスリーダーが新たな洞察を生み、よりよい結果を達成するために、出版された膨大な科学データコレクションを理解するのに役立っています。書類と特許から化学構造と競合社への戦略まで、ビッグデータ分析はユーザーに全体像を把握させ、傾向が何か、そして次のチャンスはどこにあるのかを明確にします。
これらのツールはより迅速に洞察を提供することだけではなく、今後の予想にも役立っています。強化されたビッグデータの分析は起業家とビジネスイノベーターに競争率の高い分野内の有利な立場を確立させ、会社の強みと弱みを評価し、事業戦略に必要な情報を提供します。ビッグデータは今までにない程の速さで成功する研究の商業化への道筋を発見する手引きをします。同様に、現在知られている情報に基づき、特定のイノベーションに関連した商業機会がいつピークを迎えるのかを見極めることもできます。
バイオテクノロジー分野は、強化されたビッグデータの分析が重要な鍵を握る技術移転が伸びを見せている分野です。この分野は急激に拡大していますが、競合の状況を理解し治療を機会へと繋げる為に、特許と出版データを生物分類、ターゲット、治療指標、及び製造者を基にクラスタ化するのにビッグデータ分析が役立っています。また、この分野がどこへ向かっているかを追跡し、新しい研究機会を明らかにし、研究者が成功への最善の道を見極めるのに役立ちます。
化学分野でビッグデータの強化をするには、やはり人間の知能を必要とします。
強化はビッグデータを最大限活用するためには必要不可欠です。しかし、その洞察が信頼でき、質が高いことを確実にすることは現在利用可能な膨大な化学データの量を考慮すると挑戦的であると言えます。
化学データはとても複雑です。化学構造、名前、範囲値そしてグラフや図は、アルゴリズム構造と抽出を難解にする化学情報要素のほんの一部です。ビッグデータの倉庫から派生した関係の質は、最終的にその作成に使用された分析モデルの頑強さに帰着します。今日、計算的なアルゴリズムと統計分析はビッグデータの強化に広く使用されています。しかし、データの強化にとって重要にも関わらず、ニューラルネットワーク、ディープラーニングモデル、機械学習ツールには限度があります。化学データから有用な洞察を得るために必要な分析モデルは複雑で微妙であり、専門家の洞察が必要です。
複雑な研究を解釈し、異なる化学データ間の革新的な接点を見つけるには、人間の知能が今でも重要な要素になります。経験豊富な化学者、生化学者、データ科学者は、データを分析し、人工知能ができない洞察を提供することができます。
CASでは、ケミカルサイエンス分野の数多くの専門家が主要な発想、物質、反応、所有物などを出版データから特定し、集めることで慎重に化学情報を収集、強化します。これらの「化学を提供する科学者たち」は毎日文献を読み、豊富な知識を積み重ねて、技術だけでは発見できない洞察や傾向を見つけられる技能を培っています。その結果得られる高品質で強化された「データの湖」は、高度なデータ分析ツールと組み合わせた際に、ビジネス戦略と科学イノベーションの商業化を促進する上で、益々重要な役割を担う様になっています。
CAS科学者が化学的ビッグデータをいかに強化し、事業を前進させるための洞察を提供できるかについては、こちらから詳細をご覧下さい。
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