2020年月05月18日(月)

先日、表題についての当社の考え方と方針を、LinkedInへの3記事の連続投稿および、当社ホームページ英語版への再編集記事への掲載を致しましたのでお知らせ致します。
当該記事へのリンクは、⇒ こちら です。

元の記事へのそれぞれのリンクも下記に追記致します。(LinkedInへのログインが必要)

  1. About Graph Theory, Graph Database and Brain Science Research #1
  2. About Graph Theory, Graph Database and Brain Science Research #2
  3. About Graph Theory, Graph Database and Brain Science Research #3

記事は英語のため、念のため要約を下記に記します。詳しくは、問合せ窓口よりご質問頂けますよう、お願い致します。


 

当社のグラフ理論およびグラフデータベースを業務に適用する考え方を下記に列挙致します。

  • 以前の元々のグラフ理論の適用範囲は、長い間通信ネットワークにおけるボトルネックの発見や構成のアシスト、そして近年はグラフデータベースの開発により、企業のサプライチェーンや国際関係、そしてSNSに代表される人間同士の関連性と購買動向からの類似性の発見と提案機能(リコメンデーション)等に発展してきた。
  • 当社としても、これらの分析を、個人情報と医療業務で発生する情報の動きや生み出される価値に着目し、個人情報の保護レベルをコントロールして、様々な目的に利用し、提供者へ還元される利益をビジュアルな形で理解可能なような死して無設計を進めている。
  • 今般の脳型AIの開発において当社の役割を、脳神経科学へのグラフ理論への適用事例を研究することにより検討を進めてきたが、いくつかの研究事例により有効な点を以下に定めることとした。
    1. 脳の神経細胞間の結合状況とやり取りされる信号、及び発火パターンの推定
    2. 機能的MRI (fMRI)との組み合わせによる、疾病傾向の分析と予測
  • また、上記開発実行において、データベース製品に求められる機能や特徴について評価を行っていくことも表明した。

 

以上、本当に簡略化した内容の紹介になりますが、当社においてもこれまでの経験を活かし、AI開発の中で様々な機能を果たせるよう努力致しますので、今後ともよろしくお願い申し上げます。