論文の概要: ProBio: A Protocol-guided Multimodal Dataset for Molecular Biology Lab

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.00556v1
• Date: Wed, 1 Nov 2023 14:44:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-02 13:32:11.119482
• Title: ProBio: A Protocol-guided Multimodal Dataset for Molecular Biology Lab
• Title（参考訳）: ProBio: 分子生物学ラボのためのプロトコル誘導マルチモーダルデータセット
• Authors: Jieming Cui, Ziren Gong, Baoxiong Jia, Siyuan Huang, Zilong Zheng, Jianzhu Ma, Yixin Zhu
• Abstract要約: 研究結果を複製するという課題は、分子生物学の分野に重大な障害をもたらしている。 まず、この目的に向けた最初のステップとして、ProBioという名前の包括的なマルチモーダルデータセットをキュレートする。 次に、透明なソリューショントラッキングとマルチモーダルなアクション認識という2つの挑戦的なベンチマークを考案し、BioLab設定におけるアクティビティ理解に関連する特徴と難しさを強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.24684071577211
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The challenge of replicating research results has posed a significant impediment to the field of molecular biology. The advent of modern intelligent systems has led to notable progress in various domains. Consequently, we embarked on an investigation of intelligent monitoring systems as a means of tackling the issue of the reproducibility crisis. Specifically, we first curate a comprehensive multimodal dataset, named ProBio, as an initial step towards this objective. This dataset comprises fine-grained hierarchical annotations intended for the purpose of studying activity understanding in BioLab. Next, we devise two challenging benchmarks, transparent solution tracking and multimodal action recognition, to emphasize the unique characteristics and difficulties associated with activity understanding in BioLab settings. Finally, we provide a thorough experimental evaluation of contemporary video understanding models and highlight their limitations in this specialized domain to identify potential avenues for future research. We hope ProBio with associated benchmarks may garner increased focus on modern AI techniques in the realm of molecular biology.
• Abstract（参考訳）: 研究結果を複製するという課題は、分子生物学の分野に大きな障害をもたらした。 現代のインテリジェントシステムの出現は、様々な領域で顕著な進歩をもたらした。 そこで我々は,再現性危機の課題に取り組む手段として,インテリジェントモニタリングシステムの検討に着手した。 具体的には、まず最初にProBioという名前の包括的なマルチモーダルデータセットを、この目的に向けた最初のステップとしてキュレートする。 このデータセットは、biolabのアクティビティ理解を研究する目的で、きめ細かい階層アノテーションを含んでいる。 次に、透明なソリューショントラッキングとマルチモーダルアクション認識という2つの困難なベンチマークを考案し、BioLab設定におけるアクティビティ理解に関連する特徴と難しさを強調した。 最後に,現代の映像理解モデルの徹底的な評価を行い,今後の研究への道筋を見極めるため,この専門分野における限界を強調する。 ProBioと関連するベンチマークが、分子生物学の領域における現代のAI技術への注目を増すことを願っている。

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