テクノロジー

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。

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。

OpenAI’s ChatGPT, Google’s Bard, and other similar Large Language Models (LLMs) have made dramatic strides in their ability to interact with people using natural language. Users can describe what they want done and have the LLM “understand” and respond appropriately. 

In the digital era, robust data tools are crucial for all companies and the science-driven industries like the life sciences, materials science, and chemistry are no exception.