論文の概要: Autonomous discovery in the chemical sciences part II: Outlook
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.13755v1
- Date: Mon, 30 Mar 2020 19:11:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-18 07:08:13.424489
- Title: Autonomous discovery in the chemical sciences part II: Outlook
- Title（参考訳）: 化学科学における自律的発見 その2:展望
- Authors: Connor W. Coley, Natalie S. Eyke, Klavs F. Jensen
- Abstract要約: この2部構成のレビューは、自動化が化学科学における発見のさまざまな側面にどのように貢献したかを検証している。
科学プロセスにおいて、自動化と計算の役割が何であるかを明確にすることがますます重要である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.566673015346446
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This two-part review examines how automation has contributed to different
aspects of discovery in the chemical sciences. In this second part, we reflect
on a selection of exemplary studies. It is increasingly important to articulate
what the role of automation and computation has been in the scientific process
and how that has or has not accelerated discovery. One can argue that even the
best automated systems have yet to ``discover'' despite being incredibly useful
as laboratory assistants. We must carefully consider how they have been and can
be applied to future problems of chemical discovery in order to effectively
design and interact with future autonomous platforms.
The majority of this article defines a large set of open research directions,
including improving our ability to work with complex data, build empirical
models, automate both physical and computational experiments for validation,
select experiments, and evaluate whether we are making progress toward the
ultimate goal of autonomous discovery. Addressing these practical and
methodological challenges will greatly advance the extent to which autonomous
systems can make meaningful discoveries.
- Abstract（参考訳）: この2部レビューでは、自動化が化学科学における発見のさまざまな側面にどのように貢献したかを検証している。
第2部では,模範的な研究の選定について考察する。
科学プロセスにおける自動化と計算の役割と、その発見をいかに加速させたかを明確にすることがますます重要である。
最高の自動化システムでさえ、研究所のアシスタントとして驚くほど有用であるにもかかわらず、まだ‘発見’していない、という主張もある。
我々は、将来の自律プラットフォームを効果的に設計し、相互作用するために、その存在を慎重に検討し、将来の化学発見問題に適用しなければなりません。
この記事では、複雑なデータを扱う能力の向上、実証モデルの構築、検証のための物理実験と計算実験の自動化、実験の選択、自律的な発見の究極の目標に向かって前進しているかどうかの評価など、多くのオープンリサーチの方向性を定義します。
これらの実践的かつ方法論的な課題に取り組むことで、自律システムが有意義な発見ができる範囲を大きく前進させる。
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