データ駆動型人工知能（AI）は、
新しい材料探索を効率よく行うことができる技術として
注目されていますが、材料研究の重要な実験データは、
論文中の図に画像化された状態で存在することが多く、
有効に利用することが難しい状況でした。
東京大学、東北大学の研究チームは、
科学論文の図表を単に読み取るだけではなく、
読み取ったデータを科学的根拠に基づいて解釈することを
目指し、図表の内容理解、キャプションの解釈、
数値の整合性確認といった役割を分担した
複数のAIエージェントが連携し、段階的にデータ抽出と
検証を行うマルチエージェントAIワークフローDIVEを開発。
詳しくはリンク記事でご確認ください。
科学論文の図表を読み解き、有効に利活用するAIワークフローDIVEを開発 ―水素貯蔵材料等の研究を加速―
東北大学材料科学高等研究所（WPI-AIMR）の李昊（Hao Li）教授、折茂慎一 所長（同大学金属材料研究所 教授）、東京大学大学院工学系研究科の佐藤龍平助教らの研究チームは、科学論文中の図表から実験データを体系的に読み取り、科学的に解釈した上で構造化できるマルチエージェントAIワークフローDIVEを開発しました。
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