要約
研究結果を再現するという課題は、分子生物学の分野に重大な障害となっています。
現代のインテリジェント システムの出現により、さまざまな領域で顕著な進歩が見られました。
その結果、私たちは再現性危機の問題に取り組む手段として、インテリジェント監視システムの調査に着手しました。
具体的には、この目的に向けた最初のステップとして、まず ProBio という名前の包括的なマルチモーダル データセットを厳選します。
このデータセットは、BioLab でのアクティビティの理解を研究することを目的とした、きめの細かい階層的な注釈で構成されています。
次に、BioLab 設定におけるアクティビティの理解に関連する独自の特性と困難さを強調するために、透明なソリューション追跡とマルチモーダル アクション認識という 2 つの挑戦的なベンチマークを考案します。
最後に、現代のビデオ理解モデルの徹底的な実験的評価を提供し、この特殊な領域におけるモデルの限界を強調して、将来の研究の可能性のある道筋を特定します。
私たちは、ProBio と関連するベンチマークによって、分子生物学の分野における最新の AI 技術への注目が高まることを期待しています。
要約(オリジナル)
The challenge of replicating research results has posed a significant impediment to the field of molecular biology. The advent of modern intelligent systems has led to notable progress in various domains. Consequently, we embarked on an investigation of intelligent monitoring systems as a means of tackling the issue of the reproducibility crisis. Specifically, we first curate a comprehensive multimodal dataset, named ProBio, as an initial step towards this objective. This dataset comprises fine-grained hierarchical annotations intended for the purpose of studying activity understanding in BioLab. Next, we devise two challenging benchmarks, transparent solution tracking and multimodal action recognition, to emphasize the unique characteristics and difficulties associated with activity understanding in BioLab settings. Finally, we provide a thorough experimental evaluation of contemporary video understanding models and highlight their limitations in this specialized domain to identify potential avenues for future research. We hope ProBio with associated benchmarks may garner increased focus on modern AI techniques in the realm of molecular biology.
arxiv情報
| 著者 | Jieming Cui,Ziren Gong,Baoxiong Jia,Siyuan Huang,Zilong Zheng,Jianzhu Ma,Yixin Zhu |
| 発行日 | 2023-11-01 14:44:01+00:00 |
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