タンパク質の構造を予測するAIが、「オミクロン株」の特異性を見通していた（WIRED.jp） - Yahoo!ニュース
南アフリカで感染が急拡大していた新型コロナウイルス（SARS-CoV-2）の新しい株について、世界保健機関（WHO）が「懸念される変異株」に分類し、「オミクロン株」と命名したのは11月26日のことだった。その翌日、ブリティッシュコロンビア大学教授のスリラム・サブラマニアムは、オンラインで投稿されたゲノム配列をダウンロードし、オミクロン株のDNAサンプルを自身の研究室まで届けるよう発注をかけた。 抗体をカスタムメイドする時代がすぐそこまで来ている サブラマニアムの研究チームでは、電子顕微鏡を用いてタンパク質の3D構造を明らかにすることで、タンパク質の働きについて理解を深めようとしている。すでにいくつかの変異株に関しては、新型コロナウイルスがヒトの細胞に侵入する際に用いるスパイクタンパクの構造のマッピングを終えていた。 オミクロン株の場合、その急速な感染の広がりを説明できると思われるようなDN
図鑑に載っている植物300種、一年かけて探したらどれだけ見つけられるか | オモコロ
その名前の通り、人間の生活圏内に自生する300種の草花が載っている図鑑です。これを片手に持てば『この草はこんな名前で、この時期に、こんな色の花をつけるのか』を知ることができ、いつもの散歩道にはほんとうに多種多様な植物が自生していたことに気づきました。
DeepMindのAlphaFold2、タンパク質立体構造予測コンペ(CASP14)でブッチギリ１位
Preetham Venkatesh @PreethamVi This is historic. The #CASP14 results are out, and #AlphaFold2 by @DeepMind has outperformed everyone by quite a margin. The results could well mean that the protein folding problem has largely been solved, which would be one of the biggest scientific advances in recent times. pic.twitter.com/cVusrzhtxQ 2020-11-30 17:47:22 Masakazu Sekijima @m_sekijima @rincha1204 今ま
AI研究の松尾豊さん、人間のいい加減さを可視化したい | Ledge.ai
『人工知能は人間を超えるか』（KADOKAWA）などの著書でも知られる松尾豊さん 一般財団法人デジタルコンテンツ協会（Digital Content Association of Japan : DCAJ）は11月18日〜11月20日まで、先端コンテンツ技術とデジタルコンテンツをテーマにする国際イベント「デジタルコンテンツEXPO 2020 ONLINE」を開催した。 同イベントでは、アーティストで東京大学名誉教授の河口洋一郎さんが主宰し、幅広いクリエイティブの分野で高い実績を残した人に贈られる「ASIAGRAPH創（つむぎ）賞・匠（たくみ）賞」の授賞式がオンラインで実施された。 14回目を迎える今回は、創賞はアーティストで東京藝術大学准教授のスプツニ子！さん、匠賞は東京大学教授で人工知能（AI）研究の第一人者として知られる松尾豊さんが受賞した。 なお、同賞は過去には創賞が『君の名は。』や
最尤推定はいつなら大丈夫？
問い： 混合正規分布や神経回路網などの構造を持つ学習モデルでは 最尤推定は漸近的にも有効性を持たず、非常に大きな汎化誤差や 符号長を持つと聞いたのですが、最尤推定はいつなら大丈夫でしょうか。 答え： パラメータの集合と確率分布の集合が一対一に 対応していて、かつ、フィッシャー情報行列が逆行列を 持つ場合であれば、最尤推定は漸近正規性を持ち、 漸近有効です。このとき、非常に多くのサンプルがあれば、 具体的には、フィッシャー情報行列の最も 小さい固有値までが、はっきりと見えるくらい多くの 学習データがあれば、最尤推定量を使っても安全といえるでしょう。 尤度関数が正規分布で近似できるということが最尤推定量が安全に 使える条件です。次のことに十分に注意してください。「最尤推定が 安全に使えるかどうかは、最尤推定量を計算しただけではわからない」。 以上の条件を満たさない場合には 最尤推定量は統計的推
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