LabChin研究特化モジュールを開発中
LabChinは、未確認の仮定や同じ失敗の繰り返しに費やす時間を減らすために開発中の研究システムです。ATF Worksの資料と記録をもとに、何を先に確かめるかを定め、根拠を研究者の次の判断につなぎます。
LabChinはATF Worksの資料とファイル履歴を基盤に設計しています。方向を選んだ理由、失敗条件、未解決事項を振り返り、次の判断に使うことが目標です。
ATF Worksを見る多くの時間を費やす前に
研究者の目標、過去の試み、資料と設備、時間の制約から始めます。新しい事実を教える失敗は残し、事前に確認できた問題や学びのない繰り返しを減らすことが目標です。誤っていれば方向を変える仮定を、高額な計算や本実験の前に確かめます。
研究判断を支える仕組みを開発中
期待する効果、条件の一致、副作用、実験で差を見分けられるかを調べます。
原典、簡単な計算、小さなコード実行、シミュレーション、予備実験から選びます。実測が必要な問いをAIの説明だけで終えません。
継続、修正、保留、中止の提案に適用条件を添えます。根拠不足なら候補を捨てず、保留と追加確認の条件を残します。
原資料、AIの解釈とコード、実行結果、人の修正と承認を分けます。失敗条件と未解決の問いを次の仕事に残します。
粗い計算や短い計算では遅い現象や重要な差を見落とす可能性があります。一条件での否定的結果だけで研究全体の価値を判断せず、モデルの限界、不確かさ、必要な追加根拠を残します。
現在の提案、根拠となる原典や計算・測定、残る不確かさ、次の行動をまとめる設計です。どの結果なら方向を変えるかも残します。ファイル履歴が判断の追跡と再利用を支えます。
RPMは研究候補を比較し、限られた実行資源をどこに使うか選ぶ方法です。論文の評価は機械学習の課題です。LabChinでは候補比較の参考として検討し、他の科学分野での効果は別途検証が必要です。
RPMの原論文を読む三つの研究課題の判断根拠、作業ファイル、残された問いを順にご覧ください。
少量の学習データで欠陥を検出する方法を比較し、原典に基づく報告書を作成してください。
報告書の一文の隣に、その出所の原文を置きます。
問い、範囲、完了条件を確認します。
原典と関連する過去の作業を集めます。
現在の根拠と古い仮定を区別します。
報告書、出典、次の作業をまとめます。
以前の手順と現在の装置設定を使い、センサー校正実験を準備してください。
実行の前に、承認された手順と本日の条件を確認します。
問い、範囲、完了条件を確認します。
原典と関連する過去の作業を集めます。
現在の根拠と古い仮定を区別します。
報告書、出典、次の作業をまとめます。
先月の報告書を引き継ぎ、承認済みの形式で今月の測定値を使ってください。
承認された形式はそのまま、事実だけ今月の入力に置き換えます。
問い、範囲、完了条件を確認します。
原典と関連する過去の作業を集めます。
現在の根拠と古い仮定を区別します。
報告書、出典、次の作業をまとめます。
原資料、AIの解釈とコード、実行結果、人の確認を分けることで判断を追跡し再利用できます。課題ごとのファイルを以下で読み、Markdown文書として保存できます。
課題の成果物
research-brief.md
目標、範囲、完了条件を先に記録します。
source-records.md
原典と主張、限界を関連づけます。
analysis-notes.md
方法を比較し、未確認事項を残します。
research-report.md
結論、根拠、未解決の問い、次の行動をまとめます。
論文原文
手法、実験、著者が示す限界を確認します。
レビューが必要
課題の成果物
protocol-v2.md
承認された手順を再利用し、前提が今も成り立つか確認します。
equipment-current.md
前回の設定ではなく現在の設定ファイルを使います。
reviewed-plan.md
必要な入力と許容範囲を記します。装置は作動していません。
承認済み実験手順
承認された手順の前提が今も妥当か確認します。
レビューが必要
課題の成果物
report-approved.md
承認された構成をそのまま再利用します。
measurements-current.csv
数値は今月の入力を使います。先月のファイルは履歴として残します。
research-report.md
完了部分は保ち、残りだけ書き継ぎます。残る確認事項も記します。
今回の測定資料
今回の入力を現在の事実の基準とします。
レビューが必要
研究にはデータ分析とモデル開発も含まれます。LabChinでは課題を定め、類似する機械学習の解決事例を参照し、コード、実験、検証記録をつなぐ流れを設計しています。
機械学習フローを開発中
何を分析・予測し、成果をどう使い、何を成功とするかを決めます。
欠損、偏り、時間による違いを確認し、類似事例の方法と限界を調べます。
データ処理とモデル入力、比較の基準モデルを定め、学習用と評価用の資料を分けます。
コードを実行して試行を比較し、変更した設定、エラー、結果を一緒に残します。
分けておいた評価データで確認し、失敗条件と次に必要なデータや実験を整理します。
根拠、研究者の確認、過去の記録をつなぐ三つの設計原則です。
基盤技術を見る比較には原文、実験条件、限界を残す設計です。根拠が足りない点は未解決の問いとして扱います。
AI実行システムは目標を入力、道具、確認点のある段階に分ける設計です。装置連携と研究者の承認後の実行は開発中です。
確認済みの手順や報告書形式は再利用し、以前の測定値は履歴に残します。今回の結論には現在の入力を使う、出典と版、有効時点を伴う研究記憶を設計しています。
LabChinは、研究者が席を離れている間に資料を読み、アイデアを準備する研究パートナーを目指します。研究ノートとインサイトを、人が選ぶ次の作業につなぎます。
LabChin 機能設計 / 開発中
根拠、手順、作業ファイルを次の研究につなぐ試験導入をご相談ください。
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