この資料は、エンソート の クリストファー・L・ファロー 博士 と アレクサンドル・シャボ・ルクレール 博士が執筆した AndTech 社出版『マテリアルズインフォマティクス・量子コンピュータお よび自然言語処理と自律型実験システムを活用した次世代材料 開発』の第三章「 企業によるマテリアルズインフォマティクス の活用事例」内の一節「Artificial intelligence for curation of information and knowledge acquisition (情報のキュレーション と知識獲得のための人工知能)」を日本語に訳したものです。

概要

新素材開発の競争が激化する中、研究開発促進のための知識獲得の重要性が増してい ます。本資料は、人工知能が知識獲得にどのように貢献できるかを解説しています。
情報が知識に変わるプロセスは「キュレーション」と「知識獲得」の2つの段階に分か れますが、人工知能は情報の融合と意味づけを行い、研究者のアクセスを支援するこ とでこの両方をサポートすることができます。
本資料で紹介する科学検索システムの一部は、当社がクライアントと協力して開発 し、実際に運用されているものです。

目次

序論

1.  テクノロジーを活用したキュレーション
   • 1.1　検索としてのキュレーション
     • 1.1.1 NLP を活用した検索
     • 1.1.2 画像検索
     • 1.1.3 テーブル検索と専門分野検索
     • 1.1.4 グラフからのデータの抽出
   • 1.2　検索の限界
2. 2.　キュレーションのための生成AI
   • 2.1　すべての情報をテキストに変換できる
   • 2.2 　テキストをデータとして扱える
   • 2.3 　テキスト検索を超えた機能：マルチモーダルエンベディング
3. 3.　生成AIによる知識獲得
   • 3.1　Retrieval-Augmented Generationによる質問への回答
   • 3.2　エージェントによる作業の遂行
   • 3.3　エンベディングによる関連付け

結論

参考文献