演題 「人工知能を用いた化学コミュニケーション空間の多様性の解明に向けて」
講師 榊原 康文、慶應義塾大学理工学部生命情報学科・教授
要旨 生物活性リガンドとその相互作用に関わる膨大な情報が公開データベースに蓄積され，化学コミュニケーションビッグデータの時代が到来している.ビッグデータを網羅的に解析する手段の一つが人工知能の利用である.とくに，深層学習という機械学習手法が，画像認識・音声認識・化合物の活性予測といったあらゆる分野で高い予測精度を達成し，注目を集めている.我々は， 深層学習をビッグデータに応用することにより，化合物のモチーフ構造を自動的に同定し，化合物の活性に関する普遍的なルールを解明する研究を行ってい る.本講演では，これらの研究の背景と研究成果に関して，紹介する.
