AI-Readyなデータレイク「AlcheMia」-メタデータが実験データを資産に変える-

イベント概要
 

生成AIの導入がうまくいかない原因の多くは、モデルの性能ではなく、データに文脈が付いていないことにあります。どんな条件で、誰が、何のために作ったのか。人なら分かる情報が欠けているため、AIは意味を取り違えます。
同じことが、研究開発の実験データでも起きています。誰が・いつ・どの装置で・どんな手順で得たのか。この文脈を失ったデータでは、解釈も再現もできません。ファイルが増えても、AIが読めて活用できる資産にはなりません。
必要なのは、メタデータを構造化し、標準化されたファイル形式で蓄積・運用するデータレイクです。しかし材料研究開発の現場に、その条件を満たす基盤はありませんでした。「AlcheMia」は、そのために生まれた材料研究開発データレイクです。
本ウェビナーでは、実験データをAI-Readyにするとはどういうことかを軸に、メタデータを標準形式で蓄積・運用することの価値を、標準化の発案者や研究者、AlcheMiaの開発者へのインタビューを交えて、その現在地までをご紹介します。
 

こんな方におすすめ

•    研究開発部門で、AI活用の前提となるデータの持ち方を検討されている方
•    実験データをAIや解析ツールに使おうとして、データの準備段階で行き詰まった経験のある方
•    計測分析装置から得られるデータの標準化・共通化に関心のある方
•    自動・自律実験やハイスループット計測の導入を見据え、生成されるデータの受け皿を考えたい方
•    研究DX・技術戦略部門で、研究データのAI-Ready化を検討されている方

プログラム

トピック1：材料研究開発におけるデータの課題
トピック2：AI-Readyには文脈のあるメタデータが必要
トピック3：実験データを資産に変えるデータレイク「AlcheMia」