AIと機械学習

CASでは、医薬品開発の加速をはじめ、材料分野でのイノベーションの促進、そしてより良い開始点の発見などに必要なデータや洞察、そしてテクノロジーを提供しています。

CASでは、医薬品開発の加速をはじめ、材料分野でのイノベーションの促進、そしてより良い開始点の発見などに必要なデータや洞察、そしてテクノロジーを提供しています。

問い合わせる

予測精度を向上

機械学習では、データや記述子、そしてアルゴリズムはすべて重要な役割を果たします。そこで、予測精度を最大化するためには、それらは慎重に最適化させる必要があります。

新しい化学の発見

機械学習モデルでも、見えないものは予測できません。 たとえ情報が少ない下位領域でも、データの多様性と表記があれば、より斬新な予測が可能になります。

より実現可能性のある開始点を発見

不要な試験や実験の必要性を減らせるよう、より有望な手がかりや標的を特定することで、研究開発の効率を改善します。

分子表現こそAIで最も重要な部分です。 もしそこを間違えれば、最初から迷子になってしまいます。 これはアルゴリズム以上に重要と言えるでしょう。

ユルゲン・コックス、Ph.D.
教授
マックスプランク生化学研究所
Path 170 Copy 4

ワークフロー最適化のためのカスタムソリューション

CASでは、世界中の特許庁や研究を主体とする組織と提携しながら、その戦略的目標と合致し、そしてその重大な任務を全うできるようにするためのカスタムワークフローのイノベーションを開発しています。 

詳しい情報
hero image for patent workflow

予測的な化学デフォーミュレーションが配合における課題を解決する

デフォーミュレーションとは、既知の配合をリバースエンジニアリングしてその正確な組成を解明するプロセスです。 予測モデルにおいて、表現が一貫しており、そして高度に構造化されていることがいかに価値あるか、詳細はこちらでお読みください。

CAS Insightsの記事を読む
photo of bottles depicting cosmetic formulations

新しい化学の予測

バイエル社の科学者は、CASの科学者が収集したデータを使用して予測精度を32%高めました。 希少な反応クラスにおける予測力の強化は、複雑な科学分野において新しく有用な成果を得る上で大きく貢献しています。

ホワイトペーパーをダウンロード

ICL社が廃棄化合物の新たな用途を発見

「AIが、効率的に標的化合物をデータ内の既知の用途にリンクできることが不可欠でした。」

アビアッド・カーニール、オペレーションマネージャー
ICL中央研究開発施設
ICLケーススタディを読む

データの品質がもたらす機械学習の結果への影響

CASのデータ科学者によるこの定量的研究では、アルゴリズムを変更しなくとも、入力データの質を向上させるだけで、異なるターゲットに対する化合物の生物活性を評価するために設計されたアルゴリズムの予測精度がいかに影響されるかが示されています。

ケーススタディをダウンロード

「データの量と質が重要なのは明らかです。

しかし、データの解釈のされ方は見過ごされる傾向にあります。 エンコードには専門家の化学的知識が不可欠ですが、CASの科学者の専門知識のおかげで、CASの記述子では良好な結果が得られます。」

アルファ・リー博士、共同創設者／主任科学責任者
PostEra
Improved Data Integrity Enhances R&D Efficiency

サービス内容

CASの科学的専門知識と包括的なコンテンツのコレクション、そして高度に構造化されたビッグデータ環境を活用して、貴組織のAIと機械学習のイニシアチブを成功に導きます。

カスタムキュレーション

貴組織における特定のモデル要件も、CASの科学者が収集する入手困難なデータで対応します

整合化と構造化

貴組織のデータを、確実にAIに対応できるようにしておきましょう

コンテンツのライセンス付与

CASコンテンツコレクションを使ってモデルをトレーニングそして検証できます

カスタマイズされた分子記述子

化学構造を、最適化されたエンコードと表記にします

カスタムコンサルティング

科学情報でよく発生する失敗を回避して、情報科学を成功させましょう

リソース