収集されたトレーニングセットががもたらす革新的なAI予測

収集されたAIトレーニングセット

ある総合化学企業は、機械学習の手法を用いて、特異でかつ革新的な特性を備えた新しい電子デバイスを開発しようと考えていました。 同社では、自社の予測モデルのトレーニングに利用可能なデータを比較的大量に収集していましたが、完全なモデル開発に必要なトレーニングセットは社内にないことに気が付きました。 実際にこのモデルは、社内アセットの偏りのため、業界他社で使用されている特性を予測することができませんでした。 このモデルの狭い焦点を拡張するためには多様な科学データが必要でしたが、社内には必要なトレーニングセットが存在せず、また見つけることも困難でした。

社内データのみを使っていると、革新的な機械学習の予測生成に必要な電子的特性、構造的特性、そしてデバイス特性などが不足するおそれがあります。 この会社が、カスタム収集したデータを使うことで、モデルの科学的展望の視野が拡張された事例をご紹介します。

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