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
神経回路は潜在的な統計学者
理化学研究所（理研）脳神経科学研究センターの磯村拓哉ユニットリーダーらの国際共同研究グループは、どのような神経回路も「自由エネルギー原理[1]」と呼ばれる近年注目される脳理論に従っており、潜在的に統計学的な推論[2]を行っていることを数理解析により明らかにしました。 本研究成果は、自由エネルギー原理の神経基盤への理解を進め、将来的には精神疾患の早期診断・治療への応用や、ヒトのように学習する脳型コンピュータ・人工知能の開発に貢献すると期待できます。 私たちは目や耳から受けた感覚入力が背後の原因からつくられる仕組みを推論することで、将来を予測し適切に行動できます。自由エネルギー原理は、それらを統一的に説明できる脳の理論です。しかし、脳の基本単位である神経細胞やシナプス結合[3]がどのように自由エネルギー原理を実装しているかは未解明です。 今回、国際共同研究グループは、神経活動の方程式から神経生
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
【IQ1AdC】W理論こと特異学習理論の重要論文公式10本ノック【12/9】 - カイヤン雑記帳
おはようございますまたはこんにちはまたはこんばんは，カイヤンです． 本記事はIQ1 Advent Calendar 2019（主催者 id:chakku000 ）における12月9日の記事です． 参考：IQ1 Advent Calendar 2018 2018/12/11の拙著記事「IQが1のデータ分析：respects いつも何度でも尋ねられること」 おことわり 今回は，ベイズ推論の特異学習理論（Watanabe理論，W理論）についての記事です．IQ1なので数学的に厳密な書き方でないどころか数式が登場しませんのでご了承ください． また，IQ1なために各論文を肯定的に読んでいます（理論が中心の紹介ですが一部の数値実験についても）．クリティカルリーディング要素はありません．申し訳ありません． よりおことわりらしいおことわりはIQ1AdCの雰囲気をぶち壊すので折り畳みます． IQ1AdCそのもの
機械学習・人工知能分野の現状と今後（NIPS2018参加ログ） - Qiita
はじめに NIPS2018に参加して，昨日，日本へ帰国しました．5日間にわたり本当に沢山の方々の話を聞くことができ，とても有意義な時間を過ごしました．多くの講演や議論の中で，機械学習・人工知能分野には，2018年現在において，以下の3つの大きな流れがあるように感じました． (1) 現状の機械学習パラダイムの不備を認識し，対策しようとする流れ (2) アルゴリズムレベル，ツールレベルの漸進的改善を進める流れ (3) 機械学習と神経科学の相互リンクを生み出そうとする流れ 記憶が新鮮なうちに，これら3つの潮流についてまとめておきます．NIPSの公式サイトには，招待講演を含め，多くの論文やスライドが公開されているので，気になる方はそっちも確認してみてください！ https://nips.cc/Conferences/2018/Schedule 総論 機械学習・人工知能分野は，ここ数年のうちに驚異的
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Tsuyoshi Ide (井手 剛) on Twitter: "機械学習の教科書をまともに勉強したことがないけど深層学習のAPIには詳しい、みたいな人が、謎の車輪の再発明をしているような論文はよく目にするけど、査読する方も大半がそういう人だから、もはや何をやっているのか時々わからなくなる。この流れは悪化の一途。全体が壊れ始めてるのかもしれん。"
Hideki Nakayama on Twitter: "ちょっと離れた分野からやってきた学生から、結局（ほとんどの）深層学習の研究はモデル構造等含めてメタなハイパラサーチをみんなでやってるだけで、そんなリスキーな研究はしたくない（意訳）と言われて、ほんとその通りだなと思った。"
研究会賞 | 情報論的学習理論と機械学習 (IBISML) 研究会