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1970 年代以降の革命: ケモメトリクスはなぜ化学の変革者なのでしょうか?
科学研究の歴史において、1970 年代は特に化学の分野において転換点とみなされており、ケモメトリクスの台頭が革命をもたらしました。データ駆動型テクノロジーであるケモメトリクスは、多変量統計、応用数学、コンピューター サイエンスの手法を使用して、化学、生化学、医学、化学工学の分野におけるさまざまな問題を解決します。
ケモメトリクスの中核は、複雑なデータから有用な情報を抽出することです。これは、今日のデータ主導の科学の世界では特に重要です。
ケモメトリクスの最初の応用は、コンピューターの普及により科学者が分析や研究にさらに多くのデータを使用できるようになった 1970 年代に大まかに遡ることができます。 2 人の先駆者、スヴァンテ ウォルドとブルース コワルスキーは、この文脈でのケモメトリクスの開発を推進し、1971 年に初めて「化学量論」という用語を提案しました。その後、この分野のリーダーとしての役割を担う国際ケモメトリクス協会が設立されました。さらなる発展。
記述的な応用では、ケモメトリクスは科学者が化学システムのモデルを構築し、その内部構造についての洞察を得るのに役立ちます。予測アプリケーションでは、新しい特性や動作を予測するために使用できます。これらのアプリケーションでは、多くの場合、数百または数千の変数や観測値を含む、小規模なものから大規模で複雑なものまで、大規模なデータ セットの処理が必要になります。
ある意味、ケモメトリクスが大量のデータを貴重な知識に変換する仕組みこそが、ケモメトリクスが化学研究に不可欠な部分となっている理由です。
分析化学やメタボロミクスなどの分野の発展に伴い、ケモメトリクスの技術や手法も進歩し続けており、分析機器や手法の革新も進んでいます。この分野のアプリケーション主導型の性質により、多くの標準化された化学測定法が産業界で広く使用されるようになりました。ケモメトリクスの研究は、学界と産業界の両方で着実に成長しています。
多変数キャリブレーションは、化学システムの測定された特性に基づいて他の特性を予測するために、化学測定学で頻繁に使用される手法です。このプロセスでは、分光分析などで、化学種の濃度と対応するスペクトルの関係を確立する多変量モデルを開発することにより、基準値を含む校正データセットまたはトレーニングデータセットを使用する必要があります。この方法は時間とコストを節約するだけでなく、他の元素からの干渉が重なり合った状態でも正確な定量分析が可能となり、その利点が実証されています。
「今日のますます複雑化する科学研究環境では、データを効果的に処理して分析する方法が、ケモメトリクスの継続的な探求の中核となっています。」
もう 1 つの重要なアプリケーションは分類とパターン認識であり、これは品質管理と真正性の検証において特に重要です。教師あり学習の多変量分類手法を使用することで、ケモメトリクスは将来のサンプルを分類するためのモデルを構築できます。さらに、ケモメトリクスにおける教師なし分類手法は、複雑なデータセットの根底にあるパターンを発見できるため、科学者がデータの構造と特性について洞察を得るのに役立ちます。
上記の技術に加えて、実験計画と信号処理もケモメトリクスには不可欠な部分です。信号の前処理に加えて、モデルの選択、検証、性能特性評価も研究の焦点となっており、これらは最終的なデータ処理結果の解釈と実用性に直接影響します。
ケモメトリクスの開発は、技術レベルでの画期的な進歩であるだけでなく、化学とデータの関係を見て理解するための新しい視点も提供します。
1970 年代以降、データ技術の急速な進歩により、ケモメトリクスは徐々に化学研究の中核的な要素になってきました。この革命は、データ処理能力の向上だけでなく、難解な化学システムをモデル化して予測する能力の再構築ももたらしました。ケモメトリクスは今後も科学研究や実験手法の開発にどのような影響を及ぼしていくのでしょうか?
