データサイエンスウェビナーシリーズ ～AI時代の研究開発に向けて～

研究者とエンジニアは別々の課題に直面しています BIOVIA Pipeline Pilot は、研究者とエンジニアの両者をサポートし、それぞれの業務における課題解決を支援します　
ケモインフォマティクスから配列解析、ラボオートメーション、ラボ間でのデータ共有まで、幅広い機能をすぐに活用できます  さらに、化学構造式を含む科学的データの処理や Webアプリケーションの作成を簡単なローコードアプローチで実現できるため、研究活動の効率化と新たな知見の発見に貢献します

データサイエンスを紹介する本ウェビナーシリーズでは、研究者が実験・観察・分析・仮説検証など日々データを扱う上で、
AIや機械学習を業務に取り入れて大量の情報を効率よく処理し、パターンや法則を見つける施策をご紹介します。
BIOVIAは以下のような課題解決に向けて業務効率を支援します。
課題）

• 材料を作る際の“混ぜ方”や“割合”の調整を機械学習でできたら
• 少ない実験だけで、ベストな配合を見つけることができたら
• 配合パターンの有望な候補をAIにより自動で適用することがでできたら
• ベテランの勘に頼らず、データを使って科学的に配合を決めることがでできたら
• AIが結果を予測するため、不必要な実験を減らすことがでできたら
• これまでの実験結果や開発記録、失敗例などの過去の知見の活用することがでできたら
• 特定の人の経験や勘に頼らず、誰がやっても同じ結果が出る技術を生むことがでできたら

本ウェビナーでは、BIOVIA Pipeline Pilot ソフトウエアを取り入れながらわかりやすくご紹介します。

ぜひご参加をお願いいたします