最近ものすごく優秀な修士就活生が増えている→機械翻訳『DeepL』を巧みに使って論文を書いていた「すごい時代が来たな」
くりぷとバイオ@研究×新規事業開発 @cryptobiotech 企業で研究×新規事業開発に励む人 | 修士卒→大手メーカー研究職→Ph.D.取得→新規事業開発職 | 生成AIとDeepTech勉強中 | BiotechとFoodtechが好き | ココナラで院生就活支援→https://t.co/d94kwtA29T | note→ https://t.co/pvmKzQaD1A https://t.co/0FG5b9HSAL くりぷとバイオ@研究×新規事業開発 @cryptobiotech 1st author論文持ってる修士就活生が増えてるようで、それを達成してるM1後輩に話を聞いてみたら「日本語で文章書いて全部DeepL翻訳で英語化→英語化された文章をgoogle翻訳、みらい翻訳で日本語化→違和感ないか確認→指導教官に提出」というプロセスを踏んでるらしい。そりゃ早くなるわけだ。すご
「6年解けなかった構造があっさり」──タンパク質の“形”を予測する「AlphaFold2」の衝撃 GitHubで公開、誰でも利用可能に
米Alphabet傘下の英DeepMindが、遺伝子配列情報からタンパク質の立体構造を解析するAI「AlphaFold v2.0」（以下、AlphaFold2）をGitHub上で無償公開し、ネット上で注目を集めている。Twitterを利用する生物系の研究者からは「革命的な成果だ」「これからの研究の前提が変わっていく」など、AlphaFold2の予測精度に対して驚きの声が相次いだ。 なぜAlphaFold2はこれほどの驚きや賞賛をもって迎えられているのか。タンパク質構造解析の難しさをひも解く。 未知の部分が多いタンパク質の構造 タンパク質は数十種類のアミノ酸からできており、配列によってさまざまな性質に変化する。例えば筋肉、消化酵素、髪の毛はそれぞれ役割が異なるが、いずれもタンパク質で作られている。タンパク質の構造が分かれば、生体内の化学反応の理解が進む。アルツハイマー型認知症やパーキンソン病
MITが新しい抗生物質の開発に人工知能を活用 耐性菌に対する強力な新薬を特定 | Webマガジン「AXIS」 | デザインのWebメディア
▲画像：Collins Lab at MIT 提供 私たちにとってなじみ深い抗生物質だが、過去数十年で新たに開発された抗生物質は数少ないそうだ。こうしたものも、実際には既存の医薬品にわずかに手を加えたものが多いという。新しい抗生物質の特定には、多額の費用や長い多大な時間がかかるのが実情のようだ。 一方、既存の抗生物質に対して耐性をもつバクテリアも存在するそうで、その数も増えており、状況は深刻化しているといわれる。 このような抗生物質にかかわるさまざまな問題を解決する取り組みがマサチューセッツ工科大学で行われている。AIを使ったディープラーニングによって、抗生物質が効かない耐性菌にも有効な、強力な新薬を見つけることができたそうだ。 今回、研究チームは大腸菌を殺すのに有効な分子の化学的特徴を特定するために、アメリカ食品医薬品局FDAが承認した約1,700種類の医薬品と、多様な構造や幅広い生理活
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ニューラルネットワークはこうして進化する：AIの世界的権威ジェフリー・ヒントンが語る