Veja como apenas aumentar a qualidade da entrada de dados, sem mudar o algoritmo, afeta o rigor da previsão de um algoritmo desenvolvido para avaliar a atividade biológica de componentes em relação a diferentes alvos neste estudo quantitativo feito por cientistas de dados do CAS.
Este estudo de caso apresenta a Konishi Chemical Industry Co. Ltd., uma empresa de pesquisa e desenvolvimento de produtos químicos com sede em Kozaika, Japão, e como eles usam o CAS SciFinderⁿ para acelerar sua ciência e desenvolver soluções lucrativas em um mercado em constante mudança.
Uma plataforma de dados robusta permite que dados valiosos de P&D sejam integrados onde e quando forem necessários. No entanto, o gerenciamento de dados científicos requer conhecimento. Os pesquisadores de uma organização líder em materiais aprenderam os princípios mais importantes no gerenciamento de dados por meio de treinamento especializado no CAS.
Utilizar somente dados internos pode levar à falta de propriedades eletrônicas, estruturais e de dispositivos específicas e necessárias para gerar previsões inovadoras com o aprendizado de máquina. Conheça a história de uma empresa que usou dados tratados sob medida para expandir a visão limitada do cenário científico.