「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
「この虫の名は？」すぐ解決 20万匹の害虫画像を学習した、駆除を支える「クラウド×AI」がスゴい
「この虫の名は？」すぐ解決 20万匹の害虫画像を学習した、駆除を支える「クラウド×AI」がスゴい（1/3 ページ） 大阪に拠点を置く、害虫駆除機器の専門商社「環境機器」が、害虫の画像を自動で取得し、名前を判定するサービス「Pest Vision」を開発。画像は、Amazon Web Services上に構築したAIを使って分析している。環境機器の担当者に、その仕組みと精度について聞いた。 「ショウジョウバエが5匹、ユスリカが30匹」──。害虫駆除業者は、害虫の発生経路などを突き止めるため、虫を捕まえて目視で数える作業を日々行っている。この負担を軽減するため、AI・IoT・クラウドの技術を駆使し、害虫の撮影や分類を自動で行うシステムを、害虫駆除用品の専門商社が外部ベンダーと協力して開発。2018年から提供している。分類の精度は職人を超えるという。 「害虫をカメラで撮影し、画像をクラウド上のス
なぜ日本は人工知能研究で世界に勝てないか 東大・松尾豊さんが語る“根本的な原因”
――米国や中国に比べ、日本は人工知能開発で遅れているといわれています。なぜ日本はこの競争に負けているのでしょうか。 松尾さん それは、日本がインターネットで世界に負けた理由と似ているのではないでしょうか。 一つは、技術の取り入れ方が非常に遅い点。1990年代後半には若者たちが「これからはネットの時代だ！」と言っていたのに、上の年代の人たちが理解しませんでした。「信用できない」「オタクが使うだけ」と否定し、新しいものが生まれなかった。 今もそれは同じです。一口にAI、人工知能といっても、新しい技術の中心であるディープラーニングに対して、従来の分野へのこだわりが強く、拒否感が強い人も大勢います。 もう一つは、若い人が力を持っていない点。若い人が自分の裁量で自在に動けるような社会環境になっていません。彼らに裁量を与えて何かやらせれば絶対に何か起こるんですけど、それをやらせないから変化が起こらない
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「すごすぎる」――地方のパン屋が“AIレジ”で超絶進化 足かけ10年、たった20人の開発会社の苦労の物語
