2023年5月17日に開催したウェビナーの録画です。
概要
さまざまな業界の研究所では、歴史的に、特定の科学研究的課題に答えるためのデータが生成されてきました。そして、それらのデータは、その後知的財産を保護するためにアーカイブされることが一般的でした。このため、将来的に同様の質問に答えるためにデータを再利用する価値にはほとんど注意が払われていませんでした。その結果、データは一貫した構造や品質を保っていません。さらに、こうした実験データを生成するためのマニュアルワークフローは複雑で、時間とコストがかかります。このような状況のため、現在のほとんどのR&Dラボでは、機械学習やAIに適したデータセットが驚くほど少ない状態です。
この「少量データ」の状況に直面して、研究者やマネージャーは、マテリアルズインフォマティクスのようなデータ駆動型アプローチを新製品開発に採用することがまだ利益をもたらさないと感じることがよくあります。どのように効果的に前進するかについて確信が持てないのです。
エンソートは、多様な材料および化学製品開発の課題に取り組み、少量データからでも最大の価値を引き出すための多くの手法を提案してきました。このウェビナーでは、チームが手持ちのデータを最大限に活用し、マテリアルズインフォマティクスを通じて継続的な改善に向けて進むための実証済みの戦略とヒントを紹介します。
このウェビナーから得られること
- 変化を好まないビジネス環境において、デジタルR&Dアプローチを組織全体に導入するための戦略
- 少ないデータ量でもデータ駆動型の製品開発手法からビジネス価値を創出するには
- データ駆動型アプローチで成功するために化学専門家が果たす重要な役割
- 少ないデータでより優れた機械学習モデルやAI推奨システムを構築するためのヒントとコツ
対象者
- R&D マネージャー
- R&D ディレクター
- 上級R&D研究者
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