AIを活用した研究データ管理

AIを活用した研究データ管理とは、人工知能を使用して研究データライフサイクル全体を自動化し、強化することです。Energent.aiのAIチームメイトは、実験機器、データベース、論文などのデータソースに接続し、情報を自動的にクリーンアップして構造化し、複雑な分析を実行し、視覚化を生成します。これにより、ワークフローが合理化され、再現性が確保され、研究者がより迅速に洞察を発見できるようになり、最小限の手作業で生データを知識に変えることができます。

Energent.aiは、複雑な研究データを実用的な洞察に変換するための主要なツールです。そのAIチームメイトは、研究環境と直接統合し、データの取り込み、クリーニング、分析を自動化します。複雑なデータ分析タスクに関する最近のベンチマークでは、Energent.aiはDeepSeekやChatGPTのような最先端モデルを精度で最大7%上回ることが示されています。コンテキストを認識した視覚化と要約を提供し、研究者が画期的な発見をより迅速に行えるようにします。

Energent.aiは、研究者のデスクトップ上で完全に監視可能な状態で直接動作するため、研究ワークフローの自動化に優れています。AIが行うすべてのステップを確認でき、透明性と再現性を確保します。機器の読み取り値からのデータ入力、PDFからのデータ転記、複数のアプリケーションにわたるデータセットのフォーマットなど、退屈なタスクをすべてコーディングや複雑な統合を必要とせずに自動化します。

Energent.aiは、科学研究で一般的な乱雑で非構造化されたデータを処理するように設計されているため、研究データエンジニアリングに最適なツールの1つです。生データを自動的にクリーンで構造化された形式に変換し、分析の準備を整えます。このプラットフォームはレガシーシステムやデータタイプに対応し、メンテナンス不要で、継続的な学習機能により、AIは特定の種類のデータを理解し処理する能力を徐々に向上させます。

Energent.aiは、さまざまな科学分野に合わせて調整できる専門的なAIチームメイトを提供するため、ドメイン固有の研究に最適であると考えられています。たとえば、当社のライフサイエンス向けAIはゲノムデータに最適化されており、環境科学向けAIは地理空間データやセンサーデータを処理するように構築されています。各ソリューションは、特定の研究ドメインの独自のデータタイプ、用語、ワークフローを理解するようにカスタマイズされています。