予測駆動推論による科学研究の精度向上

人工知能は科学研究の分野に広く浸透していますが、機械学習モデルの利用は誤解を招く結果や誤った結果につながる可能性があります。カリフォルニア大学バークレー校の研究者らは、科学的仮説を検証するための統計的手法「予測駆動推論（PPI）」を提案しました。

PPI技術は、モデルの誤りの性質を理解していなくても、大規模な汎用モデルの出力を特定の科学的問題に適合させることで修正し、機械学習のバイアスを回避することができます。この技術は、タンパク質構造予測だけでなく、アマゾン熱帯雨林の森林伐採量の推定など、多くの研究分野に応用可能であり、現代のデータ集約型、モデル集約型、そして協調的な科学に不可欠な要素となっています。