仏教対話AIの進化：「ブッダボットプラス」の開発―ChatGPT4搭載でより詳しい回答が可能に―
熊谷誠慈 人と社会の未来研究院准教授と古屋俊和 株式会社テラバースCEOは、生成系AI「ChatGPT4」を応用した新型チャットボット「ブッダボットプラス」を共同開発しました。「ブッダボット」は、仏教経典を学習し、様々な悩みに対して宗教的観点から回答する対話型AIで、両開発者が2021年3月に公表しました。ただ、このブッダボットはGoogle社提供のアルゴリズム「Sentence BERT」を応用したものであり、（文章の生成は行わず）仏教経典の文言そのままの形で回答するものでした。ソースについては信頼性があるものの、ユーザーの聞きたい内容について、わかりやすい言葉で回答することはできませんでした。今回、ChatGPT4を応用したブッダボットプラスは、質問への回答として、仏教経典の文言をそのまま提示したうえで、ユーザーの質問内容に即した解釈・追加説明を併せて生成して提示することが可能となりま
「京都大学データサイエンス講座」の受講生募集について
京都大学は、2022年（令和4年）に文部科学省から「数理・データサイエンスに・AI教育の全国展開の推進」拠点大学の一つに選定され、データ科学の教育とそれに必要な調査研究等を行ってきました。 本学では、その知見を活かしたデータサイエンス関連の公開講座を全5講座実施しています。各講座とも、オンラインビデオ講義（＋ライブ配信）となっており、時間を気にせず学ぶことが可能です。 ビデオ講義では、1回15分程度の動画に分けて概念と問題の注意点等を交えながら丁寧に説明しています。データ科学の最先端で研究をしている講師から直接統計学を学べるまたとない機会ですのでふるってご参加ください。 実施、配信期間および受講料は講座ごとに異なりますので、詳細は各講座のページをご確認ください。 各講座概要 データ分析に役立つ統計基礎講座 ～統計ソフトウェアR活用を目指して～ 実務に必要な統計学の基礎事項について分かりやす
細胞の直接変換を誘導する転写因子を高精度で予測するAI手法を開発－マルチオミクスデータと機械学習を活用した再生医療の開拓－
沖真弥 医学研究科特定准教授は、山西芳裕 九州工業大学教授らの研究グループとの共同研究により、iPS細胞のような未分化細胞を介さずに、すでに分化した細胞を別の種類の細胞へと直接変換するダイレクトリプログラミングを誘導する転写因子を高精度で予測するAI手法を開発しました。 本研究グループは、複数の生体分子情報（マルチオミクスデータ）や細胞間の系統関係情報を統合解析し、すでに分化した細胞を別の種類の細胞へと直接変換するダイレクトリプログラミングを誘導する転写因子を高精度で予測するAI手法を開発しました。ダイレクトリプログラミングを誘導する転写因子を実験的に同定するのは、時間や実験コストの面から非常に困難なため、情報科学的な予測手法が切望されていました。今回の提案手法では、皮膚由来の線維芽細胞を、さまざまな組織（肝臓、骨、脳、心臓、膵臓、腸）由来の細胞へと、それぞれ直接変換させる転写因子を予測し
機械学習による世界の気候パターンの分類に成功 －30年間の気候データを画像化して深層学習で識別－
伊勢武史 フィールド科学教育研究センター 准教授、大庭ゆりか 学際融合教育研究推進センター 特定助教の研究グループは、ブラックボックスであるディープラーニングの特徴を逆手に取り、トップダウン型の研究を行うことで、気候をつかさどる物理現象の数式を用いずに、気候パターンの分類に成功しました。 世界の気候を理解しパターン化することは、気候変動の影響が懸念される現代において特に重要なことですが、物理学の法則にのっとって現象を理解しようとするボトムアップ型の研究では限界がありました。気候という現象に影響を与える要素は無数にあり、またカオス的な挙動を引き起こすあまたのフィードバックが存在するからです。これらの要素のすべてを明示的な数式で表現することは困難です。 本研究では、ある30年間の気候に関する8つの変数（月別の気温・降水量・湿度など）から選んだ最大3つの変数について、デジタルカラー画像を構成する
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