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
グーグル傘下のDeepMind、「人間のように記憶する」次世代AIを発表｜WIRED.jp
NEWS 2016.10.18 TUE 08:00 グーグル傘下のDeepMind、「人間のように記憶する」次世代AIを発表 グーグルの人工知能（AI）スタートアップ・DeepMindは、データ処理と自己学習コードを結びつけた次世代のAI技術「ディファレンシャブル・ニューラルコンピューター」（DNC）を発表した。学んだことを「記憶」し、新たなケースに応用することができる初めてのAIだ。 IMAGE COURTESY OF DEEPMIND TEXT BY MATT BURGESS TRANSLATION BY HIROKI SAKAMOTO/GALILEO WIRED (UK) ディファレンシャブル・ニューラルコンピューター（DNC）のイメージ図。DeepMindの 説明 によると、「0か1の数字で運搬されてくる情報が、3つのロボットアーム（読む、書く、消す）によって、メモリ上で処理
グーグルがAIで挑む次の一歩は「新たなスキルを相互学習するロボット」
想像してみてほしい。スキルアップのために、学習したり訓練したりするだけでなく、他人の脳に接続して彼らの経験を直接利用できるとしたらどうだろうか。 人類にとっては、それはまだSFの中の話だが、人工知能（AI）搭載ロボット工学の分野では、複数のロボットが経験を共有することで訓練時間を短縮することが可能だ。Googleは最近、握持能力のあるロボットアームを用いてこれを実証してみせた。 6年前、Googleのロボット事業の当時のリーダーだったJames Kuffner氏が、こうしたタイプの技能獲得方法を「クラウドロボティクス」と名付けた。この方法は、データセンターと高速なネットワークにより可能になる分散型センサと処理能力の効果を認めるものとなっている。Kuffner氏は現在、Toyota Research Instituteの最高技術責任者（CTO）として、家庭用ヘルパーロボット実現に向けたクラウ
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DeepMindのAIは、なぜ囲碁の次に「スタークラフト2」に挑むのか
DeepMind：AlphaGoをつくった「4億ドルの超知能」はいかにして生まれたのか？
