【5分で解説！】科学におけるAIと機械学習の有用性

『BIOVIA PIPELINE PILOT』は、複数の学問領域を連携させて複雑な系を理解し、分子の挙動から生産プロセスの最適化に至るまで、あらゆる事実を
解明することができます。

当製品は、モデルの構築、検証、展開用の堅牢なフレームワークが基盤となっています。

また、数値、化学構造式、配列、テキスト、画像などさまざまなデータを
処理するためのアルゴリズムが設計されています。

【特長】
■モデルの構築、検証、展開用の堅牢なフレームワークが基盤
■分野に特化したカスタム分析を実行できる
■インタラクティブな表示により、モデルの結果が理解しやすい
■予測実行時の成功確率が向上
■簡単に再利用、共有、展開できる

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石油化学業界の大手グローバル企業様が「BIOVIA Pipeline Pilot」を
導入した事例をご紹介します。

同社の課題は、既存のナレッジ・リソースの集約には時間がかかり、チームが
同僚の専門知識を活用することができなかったこと。

また、連携していない無数のシステムを接続するために、同社のR&Dチームは、
さまざまな多数のユーザーがアクセスできるフレキシブルで化学分野に特化した
ツールを必要としていました。

【ソリューション】
■BIOVIA Pipeline Pilotによって複雑かつ大量の科学情報をデジタルに接続する

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BIOVIA Pipeline Pilot は、視覚的にデータ処理のワークフローを組めるアプリケーションです。研究現場で生じるデータ処理手順を標準化し、重複作業を省き、生産性の向上や定型作業の自動化をすることができます。

BIOVIA PipelinePilotを使用すると、次のことが実現できます。
• 実験データ処理のワークフローの把握
• 処理プロセスや手段にコメントを追加
• 直感的なグラフィカル・プログラミングによって研究者の研究効率を向上
• データ処理の定型作業を自動化し、共有
• 研究所全体で、プロの手法や知見を活用  （詳細を見る）

世界的大手食品素材メーカーであるたクリスチャン・ハンセン社様が、
当社が提供するBIOVIA Notebookとビッグデータ分析を用いた事例をご紹介します。

同社の課題は、実験データから得た詳細な分析情報を共有、
活用できるようにすること。

昨今の研究スピードの加速と業界内での競争激化に対抗するために、
実績ある同社の研究開発部門の力をさらに引き出す新たな手段を模索していました。

【ソリューション】
■HadoopとBIOVIA Notebookの組み合わせで強力な研究開発プラットフォームを構築

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製薬、化学、材料分野の研究・開発部門の現場では、競合他社よりも早く新たな製品・材料を効率良く開発することが必須です。ダッソー・システムズのBIOVIAは、AIと機械学習のためのツールを使用することで、この課題を解決するヒントをご紹介します。
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