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J-GLOBAL ID：202202288689241576   整理番号：22A0216277

学生実験として新しい分子を作製するためのデータ指向アプローチ:有機エステルのためのNMRデータの人工知能-enabling FAIR出版【JST・京大機械翻訳】

A data-oriented approach to making new molecules as a student experiment: artificial intelligence-enabling FAIR publication of NMR data for organic esters

著者 (2件)： Rzepa Henry S. (Department of Chemistry, Molecular Sciences Research Hub, Imperial College London, London, UK) ,  Kuhn Stefan (School of Computer Science and Informatics, De Montfort University, Leicester, UK)
資料名： Magnetic Resonance in Chemistry  (Magnetic Resonance in Chemistry)
巻： 60  号： 1  ページ： 93-103  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0446A  ISSN： 0749-1581  CODEN： MRCHEG  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 人工知能(AI)における核磁気共鳴(NMR)の応用において,機械可読データの欠如は主要な障害である。これを克服する方法として,Findable,アクセス可能,インタオペラブルおよび再使用可能(FAIR)データリポジトリにおける豊富なメタデータおよび出版物で注釈付けされた一次NMR分光機器データの捕捉のための手順を,化学部門における学部学生実験室実験の一部として記述した。これは,現代のデータ管理実践の実例と,以前にはなされていない有機エステルの化学合成の技術を結合して,FAIRデータが研究の質と複製可能性を改善する方法の学生認識を高めるのに役立った。登録メタデータの検索を示し,そのようなデータの行動可能な発見とアクセスを可能にした。AI応用におけるデータの再利用の可能性を論じた。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *NMR【磁気共鳴】 ,  刊行物 ,  複製 ,  データ蓄積 ,  *人工知能 ,  化学合成 ,  再利用 ,  メタデータ
準シソーラス用語： *学生実験 ,  有機酸エステル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 人工知能 ,  化学教育 ,  データ貯蔵所 ,  FAIR ,  メタデータレジストレーション ,  NMR分光法 ,  再利用

分類 (1件)： NMR一般  (BM07041R)

タイトルに関連する用語 (7件)： 学生実験 ,  分子 ,  作製 ,  有機エステル ,  NMR ,  人工知能 ,  出版