AIモデルとプラットフォーム

自然言語インターフェースを使用した新しいデータ分析ツール

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最近、NYUのTandon School of Engineering Visualization and Analytics(VIDA)研究所のエンジニアと研究者たちが、データ視覚化ツールであるVisFlowと、その拡張機能であるFlowSenseを開発しました。 ScienceDailyによると、FlowSenseは、デバイスに自然言語コマンドを提供するだけで、ユーザーがデータ探索パイプラインを作成できるようにします。

データはどこにでもあり、機械、研究者、システム、そして一般の人々によって不断に収集され、生成されています。データを操作して分析することが、天気予報、交通量の制御、疾病の蔓延の監視、作物の成長の改善などの問題を解決するための鍵です。機械学習戦略とツールの使用は、大規模なデータセットに基づく複雑なデータモデルを作成する上で重要な役割を果たします。しかし、コンピューターサイエンスのスキルが不足している研究者、科学者、エンジニアが多くいます。

Claudio Silvaは、VIDA研究所に所属するコンピューターサイエンスとエンジニアリングの教授です。Silvaと彼のチームは、コンピューターサイエンスのスキルが不足している人々でも、重要な方法でデータを視覚化して分析できるツールを作成したいと考えました。そこで、VisFlowフレームワークを作成しました。また、FlowSenseは、VisFlowと対話して、自然言語インターフェースを使用してデータ分析パイプラインを作成できるVisFlowの拡張機能です。

VIDA研究所は、すでにデータモデリングプロジェクトを主導し、または共同で行っています。VIDA研究所との共同プロジェクトには、Open SpaceとMotion Browserがあります。Open Spaceは、世界中の博物館やプラネタリウムで、宇宙と太陽系の可能なモデルを作成するために使用されているデータモデリングプロジェクトです。一方、Motion Browserは、腕神経損傷の新しい治療法を見つけることを目的としたプロジェクトです。Motion Browser – Visualizing and Understanding Complex Upper Limb Movement under Obstetrical Brachial Plexus Injuriesは、リハビリテーション医、整形外科医、コンピューターサイエンティストの共同プロジェクトです。さらに、VIDA研究所は、Effect of Color Scales on Climate Scientists’ Objective and Subjective Performance in Spatial Data Analysis Tasksという研究を主導しました。この研究は、地理マップの文脈で色スケールを使用する有効性を分析しています。

これらのプロジェクトに加えて、VIDA研究所は2017年に、DARPAのData Driven Discovery of Modelsプログラムからの資金提供を受けて、VisFlowを作成しました。VisFlowは、ユーザーが地理的位置、ネットワーク、時系列などの多くの事前に定義された分析概念に基づいて、モデルを作成し、データを視覚化できるようにします。VisFlowプログラムには、シンプルなドラッグアンドドロップインターフェースがあり、FlowSenseアドオンは、ユーザーがデータを視覚化するためのさらに多くの方法を提供します。Silvaの研究所で働いていた研究者であるBowen Yuは、ScienceDailyに、「ユーザーはただコマンドを入力または発声するだけで、データ分析機能を活性化できます」と説明しました。

「この機能により、非専門家のユーザーがより快適に使用できるようになり、経験豊富なユーザーにはショートカットが提供されます。自然言語サポートを使用することで、このようなシステムの学習曲線を軽減し、データフローをよりアクセスしやすくすることができます」とYuはScienceDailyに説明しました

FlowSenseとVisFlowは、研究者向けにオープンソースフレームワークとして提供される予定です。研究者は、FlowSenseがデータフロー平台の使用を容易にするためのより多くのコラボレーションとイノベーションを刺激することを期待しています。

VisFlow/FlowSenseは、おそらく自然言語を使用してデータを視覚化できる最初のプログラムですが、データ分析を容易にすることを目的とした他の新しいデータ視覚化ツールもあります。グローバルアドバイザーファームのDeloitteは、最近、強力なパブリックデータ分析および視覚化ツールであるOpen Source Compass(OSC)を作成しました。Deloitteによると、OSCは、開発者がテクノロジートレンドをよりよく理解できるように設計されています。OSCは、コードコミットを評価し、ユーザーが関連する言語と開発プラットフォームを探索して理解するのを支援します。

ブログ作家およびプログラマーで、 Machine Learning Deep Learning のトピックを専門としています。Danielは、AIの力を社会のために利用する手助けを他者に与えることを希望しています。