講演情報
[10p-N302-4]基盤モデルと能動学習が拓くAI駆動型計測科学：実験設計から知識創出へ
〇川上 英良1,2,3 (1.大阪大学、2.千葉大学、3.理研)
キーワード：
AI駆動型計測科学、基盤モデル、能動学習・実験計画最適化
近年、AIは計測データ解析のみならず、計測そのものを設計・最適化する段階へと進みつつある。本講演では、生命科学・医療分野を例に、大規模データから構築する基盤モデルを用いた現象理解と、能動学習・ベイズ最適化に基づく実験計画提案について紹介する。限られた実験資源の下で情報量の高い測定条件を効率的に探索し、データ取得・仮説生成・検証を循環させる「AI駆動型計測科学」の可能性を議論する。