テクノロジー
大規模言語モデル(LLM)は、すべての材料および化学研究開発組織の技術ソリューションセットに含むべき魅力的なツールであり、変革をもたらす可能性を秘めています。
Read More生成AIの登場により、研究開発の方法が革新され、前例のない速さで新しい科学的発見が生まれる時代が到来しました。研究開発におけるデジタル技術の導入は、競争力を向上させることが証明されており、企業が従来のシステムやプロセスに固執することはリスクとなります。デジタルトランスフォーメーションは、科学主導の企業にとってもはや避けられない取り組みです。
Read More去る2024年5月30日に、近年注目のAIの大規模活用をテーマに、エンソート主催のプライベートイベントがミッドタウン日比谷6FのBASE Qで開催されました。
Read Moreデジタルトランスフォーメーションは、組織のデジタル成熟度を促進し、ビジネス価値を継続的に提供するプロセスです。真にビジネスを変革するためには、イノベーションを通じて新しい可能性を発見し、企業が「デジタルDNA」を育む必要があります。
Read More近年のAIのダイナミックな環境で、R&Dリーダーや科学者が、企業の将来を見据えたデータ戦略をより効果的に開発し、画期的な発見に向けて先導していくためには、重要なAIの概念を理解することが不可欠です。
Read MoreOpenAIのChatGPTやGoogleのBardなど、大規模言語モデル(LLM)は自然言語で人と対話する能力において著しい進歩を遂げました。 ユーザーが言葉で要望を入力すれば、LLMは「理解」し、適切な回答を返してくれます。
Read More科学と工学の分野においてAIと機械学習の重要性が高まるなか、企業が革新的であるためには、研究開発部門とIT部門のリーダーシップが上手く連携を取ることが重要になっています。予算やポリシー、ベンダー選択が不適切だと、重要な研究プログラムが不必要に阻害されることがあります。また反対に、「なんでもあり」という姿勢が貴重なリソースを浪費したり、組織を新たなセキュリティ上の脅威にさらしたりすることもあります。
Read Moreデジタルトランスフォーメーションがもたらす変革の中心にはデータがあります。研究開発におけるデジタルトランスフォーメーションでは科学データを取り扱いますが、科学データには他の業務データと異なる特徴があり、取り扱い方に注意を払う必要があります。
Read MoreBy Mike Heiber, Ph.D., Director, Professional Services & Customer Success, Materials Informatics The Ameri…
Read MoreGenerative models can be used in many more areas than just language generation, with one particularly promising area: molecule generation for chemical product development.
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