Pipeline Pilot


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Pipeline Pilotとは

Pipeline Pilotは、グラフィックベースでユーザーライクなデータ・サイエンス・ツールです。
このPipeline Pilotは全般的な使用範囲を持っていますが、その中でも、近年普及しているAIと機械学習に応用可能な科学とエンジニアリングに特化しています。 そしてさまざまなワークフローの構築、共有、展開の合理化、作成、共有、再利用を素早く容易にすることができます。

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  • 機械学習:入力(学習)させたデータの傾向から、未知のデータに対しての分類や識別、予測を行う手法です。
  • Pipeline Pilotのメリット

    Pipeline Pilotは「ブラック・ボックス」ではありません。
    Pipeline Pilotはグラフィカルなワークフローを表現するために次の表現を取り入れています。
  • コンポーネント:データに対して特定の処理を行う役目を持つアイコンです。
  • パイプライン:入力されたデータをコンポーネントからコンポーネントへ受け渡しするための部分です。
  • プロトコル:コンポーネントとパイプラインを組み合わせて作られたデータ処理するためのものです。

  • これらを見ることにより、プロトコルのどの部分でどのような処理がされているかが、Pipeline PilotのGUI上で素早く確認することが出来ます。 また、このグラフィカルな表現により専門家でなくともプロトコルを使用してのデータ処理も可能になります。

    Pipeline Pilotは他ソフトウェアとの連携が可能です。
    Pipeline PilotはBIOVIA Science Cloudや BIOVIA Materials Studio などといった他アプリケーションとの連携が可能です。
    例えば、
    「Pipeline Pilotで読み取った構造ファイルをパイプラインを通してMaterials Studioに渡し、シミュレーションを行う」
    「その結果をパイプラインを通して収集し、機械学習モデルを作成する」
    といった連携をノンコーディングで行うことが出来ます。

    Pipeline Pilotは専門分野固有のデータを解析し、強力な機械学習および予測分析をすることができます。
    Pipeline Pilotはこれらの様な技術データを読み込むことが可能です。
  • 画像
  • スペクトル・データ
  • 構造ファイルなどの科学データ
  • テキストデータ

  • そしてPipeline Pilotは強力な機械学習および予測分析を誰でも使えるようにすることが出来るツールです。
  • 教師あり及び教師なし学習アルゴリズムを使用したモデル構築の自動化
  • Python、R、Perlなどのカスタム・スクリプトをプロトコルに直接組み込み
  • プロトコル全体を共有することで、環境構築から解析までにかかる時間を最小化

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  • ブラック・ボックス:ブラック・ボックスとは内部の動作を理解していなくとも、見た目と使い方のみで十分動作させることのできるシステムを指しています。 このシステムのデメリットとして、不測の事態に弱いとことが挙げられます。
  • GUI:システムを動作させるためのグラフィックベースの操作画面を指す用語です。 Pipeline PilotのGUIはブラック・ボックスにならない特徴的なGUIになっています。
  • 機械学習:課題を効率的に実行するために、入力されたデータの傾向から未知のデータを予測、分類する手法です。
  • Python、R:機械学習へ一般的に使われているスクリプト言語。Pipeline Pilotは、プロトコル内部にこれらの機能をコンポーネントを介して組み込む事ができます。