機械学習データセットの開発プロセスにデータキュレーションの概念と方法を取り入れることで、より公平性、説明責任、透明性の高いデータ実践を実現できる。
大規模な気候シミュレーションデータを自動化された信頼性の高い方法で効率的に複製することができた。
大規模言語モデル(LLMs)がFAIRデータスペースの採用を支援できる可能性を示す。
GNNトレーニングにおけるデータ管理の重要性と最適なアプローチを提供する。
個人データのプライバシー制約を満たしながら、サービスプロバイダーの利益を最大化するためのグラフ理論に基づくアルゴリズムを提案。
量子コンピューティングにおけるデータ管理の課題と、ハイブリッドアーキテクチャの重要性を強調する。