アーカイブ配信
日本語字幕付
「データサイロからの脱却と知見の統合：
LiveDesign MLを通じた協働型AIの推進」
AI技術の導入効果を最大化するためには、高い予測精度はもちろんのこと、構築したモデルをシームレスに実運用（デプロイ）できるプラットフォームが不可欠です。しかし、多くの研究現場では、機械学習（ML）インフラの分断やデータの不連続性が課題となり、モデルの社内定着やMLOpsにおいて大きな障壁が生じています。
この度ご紹介する「LiveDesign ML」は、拡張性とコラボレーションを念頭に設計された一元的なMLプラットフォームであり、AIを創薬研究における真の「戦略的基盤」へと昇華させます。
本プラットフォームは、散在するデータソースと計算ツールを単一のワークフローに統合し、データサイロを解消します。これにより、モデル、特徴量、実験結果のリアルタイムな共有が可能となり、計算科学者、データサイエンティスト、そして各領域の専門家（ドメインエキスパート）が協働してMLソリューションを構築し、反復的に改善できる環境を提供します。
さらに、LiveDesign MLの最大の強みは、業界標準として広くご活用いただいているSchrödingerの物理シミュレーションから得られる、高品質なトレーニングデータを活用できる点にあります。これにより、優れたモデル品質とプロスペクティブな予測における高い信頼性を実現します。また、学習・検証から実運用に至るMLOpsのライフサイクル全体を自動化することで、高性能なモデルをプロジェクトチームがリアルタイムで確実に利用できるようになります。
本ウェビナーでは、以下の内容について詳しく解説いたします。
AI投資対効果（ROI）の最大化: 当社の自動化プラットフォームにより、モデル展開における障壁を排除し、手作業によるMLOpsを最小限に抑えるアプローチ。
- 物理ベースデータによる高精度モデルの構築: 物理法則に基づき検証されたシミュレーションデータで学習された、信頼性の高いモデルの活用方法。
- 拡張と統合のロードマップ: 逆合成解析（Retrosynth）や化学特性予測といった現行機能の実機動作に加え、Generative ML（生成ML）、Co-folding（複合体構造予測）、LD Assistant等の今後の戦略的ロードマップのご紹介。
- ライブデモンストレーション: 当社の製品エキスパートが、LiveDesign MLを通じた探索サイクルの加速と、ML投資に対するリターンの最大化について実演を交えてご紹介します。
■ 対象となるお客様
本ウェビナーは、高度な計算科学とAIを活用し、創薬における効率と精度の向上を牽引するリーダーおよび実務担当者の皆様に最適です。
- 計算化学、AI/ML、および研究開発（R&D）部門の責任者様
- ケモインフォマティクスおよびMLOpsのリード担当者様
- 計算化学者および計算生物学者の皆様
- インフォマティクスおよびデータサイエンスの戦略立案者様
■本動画の視聴にあたり、以下の点にご留意ください。
- 自動翻訳字幕の制限： 本動画の字幕は自動翻訳を用いて生成されています。 専門用語等、不自然な表現や、不正確な訳出が含まれる可能性がございます。
- 詳細情報の参照： 厳密な背景や詳細については、直接弊社までお問い合わせください。
Our Speaker
Karl Leswing
Vice President, Machine Learning, Schrödinger
Karl Leswing is the Vice President for Machine Learning at Schrödinger. In this role he oversees the research and execution of machine learning applications for Schrödinger’s digital chemistry platform. In 2017 he was a visiting researcher at the Pande Lab working on using deep learning techniques for drug discovery. During that time he co-authored MoleculeNet, a benchmarking paper analyzing machine learning techniques for chemoinformatics. Karl received his undergraduate degree from the University of Virginia, and a Master’s in machine learning from Georgia Tech.
【留意点】
- 予告なく動画の配信を中止することがあります。ご了承をお願いいたします。
- 本動画は、ご登録いただいた方向けの機密性の高い技術情報を含んでおります。トラブル防止のため、以下の事項を遵守いただけますようお願い申し上げます。
- 撮影・録画の禁止： 動画内のスライド、データのスクリーンショット撮影および録画・録音はご遠慮ください。
【お申込みにあたって】
職場･学校で使用されるメールアドレスをご入力ください。Gmail、キャリアメール等は利用できません。
参加お一人様につき一登録をお願いします。アクセスリンクの共有はご遠慮ください。
同業他社さまにはご参加をご遠慮頂いております。ご理解のほど宜しくお願い致します。
※ご質問、ご不明な点がございましたら下記までお問い合わせください。
シュレーディンガー株式会社
E-mail: info-japan@schrodinger.com