11/13(月) 第4回 人工知能学研究会の開催について
| 講演者 | 瀬々 潤 氏 （国立研究開発法人 産業技術総合研究所） 青木 裕一 氏（JST ACT-I「情報と未来」採用者、東北メディカル・メガバンク機構助教） 千葉 直也 氏（JST ACT-I「情報と未来」採用者、情報科学研究科博士前期課程2年学生） |
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| 日時 | 2017年11月13日（月）15:30-17:30 |
| 会場 | 情報科学研究科 2階大講義室 |
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概要 |
瀬々 潤 氏 （国立研究開発法人 産業技術総合研究所）
概要： ⽣命情報の解析は⼤規模データとの戦いである。現時点までに、百万⼈以上のゲノム情報が収集され、3万種近い種のゲノム情報が読まれている。これらの⼤規模情報を活⽤し、予防医療や飢餓への対応など、⼈類の将来に役⽴つ解析が求められている。 本講演では、我々の進めるプロジェクトの例として、1万⼈規模のゲノム情報の解析による疾病原因因⼦の探索および、地球環境変動に対応をめざした、コムギ等の品種改良に関し紹介する。
青木 裕一 氏（JST ACT-I「情報と未来」採用者、東北メディカル・メガバンク機構助教）
概要： 近年は、ハイスループットな解析技術の発展に伴って多様な生物学的データが急速に蓄積されており、生命科学研究においても深層学習技術を適用できる状況になりつつある。 本講演では、生命システムの基本構成要素である遺伝子の機能推定における深層学習技術の活用事例として、現在開発を進めている「タンパク質細胞内局在予測モデル」および「遺伝子相互作用予測モデル」について紹介する。
千葉 直也 氏（JST ACT-I「情報と未来」採用者、情報科学研究科博士前期課程2年学生）
概要： プロジェクタ・カメラシステムによる三次元形状計測は工業分野で幅広く利用されていますが、金属や半透明樹脂など、いまだ計測が難しい計測対象が存在します。Light Transport行列（LT行列）の計測を行うことでこれらの対象についても計測が可能ですが、莫大な計測時間を必要とします。この問題に圧縮センシングを適用することで短時間でのLT行列の推定を行い、三次元形状を計測する手法について紹介します。
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