Playing FAIR with AI: Supporting Scientific Discovery

テクノロジーの進歩には寿命があります。試され、信頼され、長寿命で、具体的なビジネス課題に戦略的に適用されものもあります。一方で、一時的な誇大広告に屈してしまうテクノロジーも存在します。このダイナミックな状況の中で不変なものはデータです。

最先端テクノロジーを最大限に活用するためには、自社のデータを適切に管理することが不可欠です。このウェビナーでは、基盤となるデータ管理の重要性や、特にライフサイエンス分野の組織が最先端テクノロジーにどのように適応し、それを活用できるようにするためのFAIRの役割について詳しく説明します。

具体的には、SciBite FAIRファクトリーを使用して、科学データの分析と洞察の抽出を効率的に行う方法に焦点を当てます。また、大規模言語モデル（LLM）を活用し、科学データを民主化し、洞察の抽出を迅速化する手段についても解説します。

本ウェビナーのキーポイント

• ビジネスにおける様々なテクノロジーの寿命と戦略的な影響の評価。
• 基礎的なデータ管理とFAIRの原則が、ライフサイエンス分野の組織の俊敏性向上にどのように寄与するかの理解。
• SciBite FAIRファクトリーと大規模言語モデル(LLM)の活用により、科学データの分析と洞察の抽出を効率化する方法。　

SciBiteは生物医学に関する構造化・非構造化テキストを『価値ある機械可読データ』に変換するセマンティック分析ソフトウェアを提供し、お客様のイノベーションとデータ駆動型創薬を支援しています。

言語：日本語