NTT、「人のように音を聞く」人工ニューラルネットワーク
AlphaGoの衝撃再び — タンパク質構造予測でAlphaFoldが今までのモデルに圧勝｜Zhubo.JP
原文記事: [阿尔法狗再下一城 | 蛋白结构预测AlphaFold大胜传统人类模型] (2018/12/03公開) 「研究したいタンパク質があるのだが、その構造と機能がわからない」 — これは分子細胞生物学の研究者が日々直面する最大の難題の一つである*a。アミノ酸配列測定技術が発展する中で、多くのタンパク質の配列がハイスループット*1に解析されているが、この配列決定の段階から実際に3次元構造を決定するまでの間には、未だに大きな距離がある。 生物の基本単位が細胞だとして、細胞の基本的な機能単位こそが、複雑多岐なタンパク質の1つ1つである。そしてまさにタンパク質の機能の本質を決定しているのが、タンパク質の構造である。タンパク質の機能を研究したり、それをターゲットとする薬剤を開発したいというとき、タンパク質の構造はとても重要な要素の一つになる。だからこそ、生物学には、構造生物学という学問領域まで
ディープラーニングの肺がん検出率は人間より上、スタートアップの米Enlitic
画像の中の被写体を識別する「画像認識技術」の性能は、「ディープラーニング」によって近年急速に向上している。そのディープラーニングを癌（がん）など悪性腫瘍の検出に適用しているのが、米サンフランシスコに拠点を置くスタートアップの米Enliticだ。同社のシステムのがん検出率は、人間の放射線医師を上回るという。 ディープラーニングは、脳の仕組みを模した「ディープ・ニューラル・ネットワーク」を使用する機械学習の手法だ。ディープラーニングは音声認識や自然言語処理などにも使われているが、最もめざましい成果を挙げているのは、やはり画像認識の分野だろう。 画像認識技術の性能を測るコンテストとしては、「ImageNet」という画像データベースを使った「ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）」が著名だ。米Googleや米Intel、米
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人工知能は難病の「早期発見」をどう変えたのか （WIRED.jp） - Yahoo!ニュース
