2024年ノーベル化学賞：タンパク質の設計と構造予測に貢献した3氏に｜日経サイエンス
2024年のノーベル化学賞は「コンピューターを用いたタンパク質の設計」の功績で米ワシントン大学のベイカー（David Baker）教授に，「コンピューターを用いたタンパク質の構造予測」で英国Google DeepMindのハサビス（Demis Hassabis）氏とジャンパー（John Jumper）氏に授与される。 タンパク質は20種類のアミノ酸が数珠つなぎになった分子だ。それがくねくねと折りたたまれて，複雑な立体構造をとる。この「数珠つなぎ」と「立体構造」の間に，「50年来の生物学のグランド・チャレンジ」と呼ぶべき，大きな未解決問題があった。タンパク質の立体構造予測だ。 タンパク質の立体構造予測は，タンパク質の生化学はもちろん，創薬や医学研究の観点からも実現が望まれてきた。タンパク質の形状や表面の微細な凹凸などがタンパク質の機能を左右するからだ。 構造予測の歴史 1970〜1980年代
MANAについて| MANA
「ナノアーキテクトニクス」という新しいパラダイムで、 世界の新材料開発を先導する頭脳集団 — MANA 国際ナノアーキテクトニクス研究拠点（MANA）は、文部科学省が2007年に創設した「世界トップレベル研究拠点形成促進事業（WPIプログラム）」に基づいて選定された、研究拠点の一つです。世界中の優れた研究者が参加する最高の研究水準と魅力的な研究環境を併せ持つ、ナノテクノロジーと材料研究分野における代表的な国際研究拠点として、科学技術を飛躍的に促進するために生まれました。 MANAは研究成果だけでなく、「国際化」や「若手研究者を育成する効果的なプログラムの確立」の面でも、日本で最も優れた研究機関の一つと高く評価されています。
化学分野におけるLLMの革命！外部ツールを活用した統合エンジン「ChemCrow」
3つの要点 ✔️ ChemCrowの導入と目的：ChemCrowは、大規模言語モデルを化学タスクに特化させる新しいエンジン。専門ツールと組み合わせることで適用範囲を広げ、化学知識のアクセス障壁を低減し、専門家だけでなく非専門家にも化学の自動化ツールを提供可能。 ✔️ 実装と成果：ChemCrowは、薬物設計や材料合成などの具体的な化学タスクを自動化する能力を示し、虫除け剤や有機触媒、新規色素のスクリーニングおよび合成など、複数の成果を達成。 ✔️ 課題と将来の展望：ChemCrowは、選定されたツールの量と品質に依存する制約があるが、将来的には言語ベースのツールや画像処理ツールの統合により、その機能は大きく拡張される可能性がある。オープンソースバージョンの公開により、広範な研究や開発への活用が期待される。 ChemCrow: Augmenting large-language models
実験と論文執筆だけでなく査読まですべてAIが行う「AIサイエンティスト」を日本のAI企業「Sakana AI」がリリース
東京を拠点とするAI企業「Sakana AI」がオックスフォード大学とブリティッシュ・コロンビア大学との共同研究で、大規模言語モデル(LLM)を使って研究開発プロセスそのものを自動化する技術「AIサイエンティスト」を開発したと発表しました。 [2408.06292] The AI Scientist: Towards Fully Automated Open-Ended Scientific Discovery https://arxiv.org/abs/2408.06292 「AIサイエンティスト」： AIが自ら研究する時代へ https://sakana.ai/ai-scientist-jp/ GitHub - SakanaAI/AI-Scientist: The AI Scientist: Towards Fully Automated Open-Ended Scientific D
ついにご家庭にやってきたシンギュラリティ。AIサイエンティストが勝手に仮説を立て、実験して、論文を書く｜shi3z
SakanaAIがまた面白い研究を発表した。その名も「AI Scientist(AI科学者)」 AIの研究をする科学者ではなく、科学者をやるAIである。 しかもすごいのは、基本的に難しいAIはすべてクラウド上で動作する(GPT-4oやOpenRouter対応LLMなど)ので、ご家庭で手軽に遊ぶことができる。AIの実験をする場合はGPUくらいは欲しいところだが、AIじゃないものを研究する場合はGPUすら不要だ。 実際に動かしてみると様々な罠があるぞ(まだ) AI-Scientistの使い方は簡単・・・とまではいかないが、templateを書いて「こういう仮説があるんだよね」というアイデアをいくつかseed_ideas.jsonに書いてあとは電子レンジでチンするが如く実行するだけだ。 ただ、記事執筆時点(2024/8/13 18:50 JST)では、リポジトリが不完全なのか書かれた通りにコマン
Sakana AI、科学論文の調査から作成、レビューまですべてAIが自動で実行するThe AI Scientistを発表 | gihyo.jp
Sakana AI、科学論文の調査から作成、レビューまですべてAIが自動で実行するThe AI Scientistを発表 Sakana AIは2024年8月13日、大規模言語モデル (LLM) を複数組み合わせてアイデアの生成、必要なコードの記述、実験の実行/結果の要約、視覚化、レビューまで、論文作成のライフサイクル全体を自動化するAI駆動型の論文作成システム「The AI Scientist」を発表した。 The AI Scientist: Towards Fully Automated Open-Ended Scientific Discovery 「AIサイエンティスト」： AIが自ら研究する時代へ（上記ブログの日本語訳） Introducing The AI Scientist: The world’s first AI system for automating sc
富士通と理化学研究所、独自の生成AIに基づく創薬技術を開発 : 富士通
PRESS RELEASE 2023年10月10日 富士通株式会社 国立研究開発法人理化学研究所 富士通と理化学研究所、独自の生成AIに基づく創薬技術を開発 電子顕微鏡画像からタンパク質の広範囲な構造変化の予測を実現 富士通株式会社（注1）（以下 富士通）と国立研究開発法人理化学研究所（注2）（以下 理研）計算科学研究センター(R-CCS)HPC/AI駆動型医薬プラットフォーム部門（注3）は、創薬の開発期間や費用を劇的に削減する次世代IT創薬技術の開発などを目指し2022年5月に開始した共同研究において、生成AIを活用し、大量の電子顕微鏡画像からタンパク質の構造変化を広範囲に予測できるAI創薬技術を2023年1月に開発しました。 生命活動や病気のメカニズムと深く関わっているタンパク質は柔軟で、さまざまな形態をとることで生体内の他の分子と相互作用しています。例えば、ウイルスへの感染を抑制する
水滴が重力に逆らうってどういうこと!?世界が注目する日本発の新素材「力学極性ゲル」｜@DIME アットダイム
生成系AIの言語モデルGPT-3のように、生活を豊かにする新たな技術的ブレークスルーの芽が素材研究の分野から誕生した。今年4月に理化学研究所が発表した力学極性ゲルだ。今後ミクロの領域においても力の指向性を簡単に制御できるようになる。同・創発物性科学研究センターの石田康博チームリーダーは話す。 「力学極性ゲルには主に2つの性質があります。ひとつは水平方向の力に対し、左右で異なる弾性率を示すこと。ゲル全体を左右に振動させると、片方だけが大きく揺れます。もうひとつは、垂直方向から1か所に円柱を押し当てると、左右非対称のひずみが生じること。ゲル上にボールを自然落下させると、ボールは前者の振動が少ない方向へ必ず跳ね返ります。つまり、力学極性ゲルを使えば力がかかる方向を任意でガイドできるのです。しかも、どれだけ小さく切り刻んでも、この性質は損なわれません」 実はこれまで人類はギアや爪などのパーツの組み
AIは97％の精度でヒット曲を特定できることが判明。機械学習と神経科学の融合 : カラパイア
毎日、様々なジャンルの新曲がリリースされている。音楽好きには嬉しいだろうが、できるだけ人気のある曲を流したいストリーミングサービスやラジオ局にとって、今の新曲ラッシュは人気になる曲の選定が難しく、悩みの種でもある。 これから人気が出る曲をどうやって見分ければよいか？もちろん、企業が莫大な資金を投入し、熱心なプロモーションを行った曲なら流行る可能性は高い。SNSのインフルエンサーの影響もあるだろう。 だが、それ以外にもヒット曲を特定する方法があるという。そう、AIである。 アメリカの研究チームは、AIとスマートウォッチを使うことで、97%の精度でヒット曲を言い当てることに成功したそうだ。その結果を『Frontiers in Artificial Intelligence』（2023年6月20日付）で発表している。
人工培養した人の脳が「Pong」をプレイ。AIよりも早い上達を見せる | テクノエッジ TechnoEdge
ガジェット全般、サイエンス、宇宙、音楽、モータースポーツetc... 電気・ネットワーク技術者。実績媒体Engadget日本版, Autoblog日本版, Forbes JAPAN他 ペトリ皿の上で人間の脳細胞を約80万個にまで培養した「DishBrain」に、科学者が原始的なゲーム『Pong』をプレイさせることに成功したと、査読付き科学ジャーナルNeuronに発表しました。 この研究を率いた研究者Brett Kagan博士は、「外部から情報を得て、それを処理し、リアルタイムで反応を返すことができる」と語っています。 話だけを聞いていれば、なんだか皿の上の小さな脳細胞の塊に自我があって、何らかの方法でコントローラーを操作してゲームをプレイしたかのうような話にもきこえます。しかし、いくら人の脳細胞とはいえ、目もなければ耳もない脳細胞のかけらがそのような高度な反応を示せるはずもありません。 で
人工培養された脳細胞によるゲームプレイの仕組み 〜自由エネルギー原理について〜｜masa_kazama
イントロ「実験室内で培養した人の「ミニ脳」にゲームをプレイさせることに成功、AIよりも速いわずか5分で習得」というニュースが話題になっています。 脳細胞をトレーの中で人工培養させて、その細胞に卓球ゲームの「Pong」をプレイさせたところ、たった５分で学習し、ラリーが続くようになったと報告されています。まるで、マトリックスの映画のようで、この技術を使った未来がワクワクすると同時にちょっと怖くもあります。一体、どんな技術を使って、脳細胞に卓球ゲームを学習させたのでしょうか。このニュースを取り上げている記事は多かったのですが、中身の仕組みについて解説している記事は多くありませんでした。そこで、このブログ記事では、ミニ脳にゲームを学習させた仕組みを自分の勉強がてらに、備忘録的にざっくりとまとめたいと思います。（そのため、自分の理解や記述が間違っている箇所があるかもしれません。もしありましたらお知ら
世界初の生体ロボット、「生殖」が可能に 米研究チーム
（ＣＮＮ） 史上初の生体ロボット「ゼノボット」を作製した米国の研究者らがこのほど、ゼノボットは今や「生殖」が可能だとする論文を発表した。その生殖方法というのは、動植物では見られない異例のものだった。 ゼノボットは名前の由来となったアフリカツメガエル（学名ゼノパス・ラエビス）の幹細胞から形成され、幅は１ミリ以下。実験の結果、動く、群れで協力する、自己修復するといった能力を持つことが判明し、２０２０年に初公開された。 そして今回、ゼノボットを開発したバーモント大学やタフツ大学、ハーバード大学ビース研究所の研究チームは、科学的に知られているどの動植物とも異なる全く新しい生物学的な生殖形式を発見した。 「これには仰天した」。タフツ大学アレン・ディスカバリー・センターの責任者で、論文の共同筆頭著者を務めたマイケル・レビン教授（生物学）はそう驚きを語る。 「カエルには通常使う生殖方法があるが、（幹細胞
「機械の脳」が現実に？ 現実味を帯びてきた脳の人工再現――東大研究者たちが講演
脳の機能を機械の身体に移植して、永遠の命を得る――サイエンス・フィクションの世界で夢見られてきたような未来が今、徐々に現実味を帯びつつある。 ライフサイエンス分野の事業に取り組む、LINK-Jは9月27日、「脳は人工的につくれるのか？〜脳の情報処理のフロンティアに挑む」と題したトークイベントをオンラインで開催。東京大学から気鋭の科学者2人が参加し、最先端の脳研究を披露した。 登壇者は東京大学大学院工学系研究科の渡辺正峰准教授と、東京大学生産技術研究所の池内与志穂准教授。渡辺氏は情報工学、池内氏は生物学の視点から脳の機能の解明を進めている。 脳とつながる機械で「意識のアップロード」目指す 神話の時代から多くの物語に描かれてきた「考える機械」は実現しうるのか。現代科学は、まさにその答えに手が届く位置にある。 脳神経科学者として“人工意識”をテーマに研究を進める渡辺氏。「意識を機械にアップロード
ブルーバックスアウトリーチ | 講談社
知る。楽しむ。応援する！ ブルーバックスアウトリーチは、科学の楽しさを伝えたい研究者のみなさんと科学をもっと楽しみたい市民をつなぐウェブサービスです。
ディープマインド、人体のほぼ全てのタンパク質の構造をAIで予測
ディープマインドは、タンパク質の構造を予測するAIツール「アルファフォールド」を用いて、人体に存在するほぼすべてのタンパク質の形状を予測し、35万個のタンパク質構造を格納したデータベースを公開した。 by Will Douglas Heaven2021.07.27 66 3 14 2020年12月、ディープマインド（DeepMind）は、タンパク質の構造を予測する人工知能（AI）ツールである「アルファフォールド（AlphaFold） 」を使用して、生物学における50年越しの難問を解決し、生物学界を驚かせた。ロンドンに拠点を置く同社は7月15日に、アルファフォールドの全容を明らかにし、ソースコードを公開した。 今回、同社は、アルファフォールドを使用して、人体に存在するほぼすべてのタンパク質の形状を予測し、さらに、酵母、ミバエ、マウスなど、最も広く研究されている20種類の生物に存在する数十万も
ゲイツ氏の原子力ベンチャー、次世代炉建設へ ワイオミング州で
６月２日 米マイクロソフト創業者のビル・ゲイツ氏が会長を務める原子力ベンチャーのテラパワーと電力会社パシフィコープは、米ワイオミング州にナトリウム冷却型の次世代原子炉第１号を建設する。２０１８年４月、フランスのパリで撮影（２０２１年 ロイター/Charles Platiau） ［ワシントン ２日 ロイター］ - 米マイクロソフト創業者のビル・ゲイツ氏が会長を務める原子力ベンチャーのテラパワーと電力会社パシフィコープは、米ワイオミング州にナトリウム冷却型の次世代原子炉第１号を建設する。同州のマーク・ゴードン知事が２日、明らかにした。 ゲイツ氏は約１５年前にテラパワーを立ち上げ、「ナトリウム」と呼ばれる次世代原子炉の開発を支援してきた。パシフィコ―プは著名投資家ウォーレン・バフェット氏率いるバークシャー・ハザウェイの傘下企業。今回建設されるナトリウム原子炉実証プラントの詳しい建設地は年末までに
カエル由来の微小ロボ「ゼノボット」、未来医療に活路？ | Forbes JAPAN 公式サイト（フォーブス ジャパン）
カエルの胚から摘出した細胞を使って作られる、直径1ミリメートルに満たない生物ロボット、それが「ゼノボット（xenobot）」だ。生命進化の過程における自然淘汰を模倣したアルゴリズムで開発された。「米国科学アカデミー紀要」にその初期研究の成果が掲載されたものだ。 生体ロボットが力を得て主体性を持つところまで行ってしまえば、待っているのはもしかすると「悲惨な結末」かもしれない。だが、ゼノボットは極小で無害な生き物だ。カエルの胚細胞から作られた小さな生物はプログラムも可能で、人間の体内でさまざまなことができる。 「生きた細胞」微小ロボ、進化的アルゴリズムにより開発 生物学者たちは、まずスーパーコンピュータで設計を進めてから、現実の世界でプロトタイプを作り始めた。生物学とテクノロジーが融合して、細胞はプログラムできる機械へと変容した。 その独自性以外に特筆すべきは、再生能力だ。半分に切られても、細
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https://twitter.com/snakajima/status/1686591013421490176?s=12&t=ceFEWqZa7GVZaIiBCt2pDA
「20年後までに、人間の意識を機械にアップロードせよ」東大発スタートアップは「不死」の世界を目指す
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