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タグアーカイブ: 機械学習
「AIトップカンファレンスからみるData-Centric AIの研究動向」についてData-Centric AI勉強会で発表しました
さくらインターネット研究所の鶴田（@tsurubee3）です。2025年1月27日に開催された第12回 Data-Centric AI勉強会にて、「AIトップカンファレンスからみるData-Centric AIの研究動向」というテーマで発表を行いました。本発表では、具体的な研究事例を取り上げながら、Data-Centric AIの重要性と最新の研究動向について紹介しています。
[続きを読む]NeurIPS 2024でAI創薬のためのデータセット構築について発表しました
さくらインターネット研究所・COGNANOの鶴田（@tsurubee3）です。2024年12月10日から15日にかけて、カナダブリティッシュコロンビア州バンクーバーで開催された「Neural Information Processing Systems (NeurIPS) 2024」にて、「A SARS-CoV-2 Interaction Dataset and VHH Sequence Corpus for Antibody Language Models」と題した研究を発表しました。本研究は、先日のニュースリリースでもお知らせしたさくらインターネットとCOGNANOによる共同研究成果です。
[続きを読む]言語モデルを用いたAI創薬：NeurIPS 2024採択論文の解説
さくらインターネット研究所の鶴田（@tsurubee3）です。先日、『さくらインターネットとCOGNANOのAI創薬に関する共同研究論文が、世界最高峰のAI国際会議「NeurIPS 2024」に採択』というニュースリリースを公開しました。このNeurIPS 2024に採択された論文（以下、「本論文」）は、ここ数年で急速に発展している言語モデルを創薬分野、特にタンパク質のアミノ酸配列に応用する研究です。このような研究は、Metaのようなビッグテックも活発に取り組んでおり、自然言語処理の分野で培われた技術が、自然言語の枠を超えて新薬候補の探索や設計に利用されつつあります。本記事では、本論文を中心に、言語モデルを活用した創薬の研究についてご紹介します。
[続きを読む]博物館用RAG(Retrieval-Augmented Generation)を作ってみました
皆さんこんにちは、さくらインターネット研究所の菊地です。
研究所ではAI・LLM（大規模言語モデル）技術に関して、技術そのものの発展のための本質的な研究からLLMを応用的に利用する研究まで、幅広く様々な領域での調査・検討を実施しています。今回はLLMを実際的に使う際にLLMに固有知識（ドメイン知識）を活用させるための手法として、汎用性があり使い勝手が良く近年注目されているRAG(Retrieval-Augmented Generation)を実際に試してみましたので、そのノウハウなどを簡単にご紹介したいと思います。
[続きを読む]大規模言語モデルの研究動向の調査：時系列データ分析とData-centric AIの視点から
さくらインターネット研究所の鶴田（@tsurubee3）です。先日、研究活動の一環として、時系列データ分析とData-centric AIの二つの視点から、大規模言語モデル（以下、LLM）の最新の研究動向について調査し、私の個人ブログに以下の二つの記事を書きました。本記事では、調査の動機とそれぞれの研究動向の概要について紹介します。
[続きを読む]3次元結晶構造に基づく材料の物性予測についてICMLA2023で発表しました
さくらインターネット研究所の鶴田（@tsurubee3）です。2023年12月15〜17日にアメリカ合衆国フロリダ州ジャクソンビルで開催された22nd International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA 2023)にて、「DeepCrysTet: A Deep Learning Approach Using Tetrahedral Mesh for Predicting Properties of Crystalline Materials」と題した研究について発表しました。
この研究は、マテリアルズ・インフォマティクスと呼ばれる材料科学と情報科学の融合分野における研究です。これまでさくらインターネット研究所では、ITインフラが主な研究開発の対象分野でしたが、最近では、大学や企業と連携しながら材料科学や創薬などの自然科学分野の研究開発にも積極的に取り組んでいます。今回の研究発表は、以前のプレスリリースでもご紹介した京都大学複合原子力科学研究所と共同で取り組んだ成果です。
3次元メッシュに対する深層学習を用いた材料物性の予測についてJSAI2022で発表しました
さくらインターネット研究所の鶴田（@tsurubee3）です。2022年6月14〜17日に国立京都国際会館とオンラインのハイブリッドで開催された2022年度 人工知能学会全国大会（第36回）にて、「3次元メッシュで表現した結晶構造を用いた材料物性の予測に向けた深層学習モデルの設計」と題した研究について発表しました。これは、マテリアルズ・インフォマティクスという材料科学と情報科学が融合した分野の研究であり、機械学習を専門とする鶴田と材料科学を専門とする桂先生、熊谷さん（@kumagallium）のコラボレーションにより生まれた研究です。
論文やスライドも公開しておりますので、ご興味のある方はぜひご覧ください。