マルチエージェントシステムによる研究仮説提案（AI共同科学者）論文を読んだメモ。 Towards an AI co-scientist research.google ※本記事のすべての画像は以上のリンクが出典 GoogleのAI co-scientist（AI共同研究者） 研究仮説提案のためのマルチエージェントシステム ランクマッチ対戦による仮説の「新規性」「妥当性」改善ループ 創薬分野の3事例において有効な仮説提案に成功 マルチエージェントによる仮説提案フロー 7人のAIエージェント ①仮説の生成 ②仮説の順位付け ③仮説探索方針の策定 具体事例：急性骨髄性白血病（AML）に対するドラッグリポジショング 今後の方向性：ツール連携の強化 ポエム： 研究開発組織はAIの知能ではなく泥臭さに敗北する GoogleのAI co-scientist（AI共同研究者） 研究仮説提案のためのマルチエ
Welcome to D2RQ Mapper To fully utilize data stored in the RDB (relational database) in the Semantic Web context while keeping the database content up-to-date, it is ideal to have a middleware to map RDB datasets to those of RDF (Resource Description Framework) graph and to provide an interface where user can access to the RDB using SPARQL (SPARQL Protocol and RDF Query Language). D2RQ Mapper is a
第3回 RDF 講習会 2018/11/1 に第3回 RDF 講習会を開催します。 今回のテーマは〜RDFの作り方〜です 開催概要 内容および対象者 第二回と同じく、自分のデータをRDFに変換して利用する方法に焦点をあてた講習会になります。 RDFデータの利用の仕方として、既存のRDFデータと、自分がもっているデータを統合して解析したいことがあります。自分のデータをRDF化することで、容易に既存のRDFデータと統合した利用を行うことができます。ところが、世の中に様々なRDFの解説や講義はありますが、意外とRDFの作り方については見かけないのではないでしょうか。そこで、今回もRDFの作り方に焦点をあてた講習会を行います。データをRDF形式で表現する方法にはいろいろなやり方がありますが、今回はTogoDBおよびD2RQ Mapperを利用することで、プログラミングをすることなくRDF化する方法
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