東京大学先端科学技術研究センター／理化学研究所革新知能統合研究センターの安道健一郎特別研究員、黒瀬優介特任講師、原田達也教授らによる研究グループは、142億パラメータを持つオープンな日本語に特化した医療用マルチモーダルモデルを開発しました。　日本語医療マルチモーダルモデルの訓練には、大量の医療画像と日本語テキストのペアデータセットの構築が課題となります。本研究では、モデル構築における最大の障壁である訓練データ不足を補うため、英語データを加工して約1,200万件の日本語医療学習データを作成...

東京大学物性研究所　赤松克哉特任研究員（研究当時：大学院理学系研究科博士後期課程）、同　川島直輝教授、京都大学大学院情報学研究科　原田健自助教、東京大学大学院理学系研究科　大久保毅特任准教授の共同研究チームは、生成モデリングの代替パラダイムとして、対象確率分布をモデル化する単層非負値適応テンソルツリー（NATT）の構造最適化スキームを提案した。NATTスキームは、テンソルツリー形式で表現できる確率分布関数のうち、与えられたサンプルの集合に最も適合するものを求めるためのものである。個々のサンプルは多数の...

東京大学大学院工学系研究科の高原 泉 大学院生（博士後期課程）、同大学 生産技術研究所 溝口 照康 教授、モントリオール大学・Mila - Quebec AI InstituteのBang Liu 准教授らの研究グループは、大規模言語モデル（Large Language Model; LLM）の高い推論能力に着目し、目標特性を持つ無機結晶材料を、自然言語による説明を出力しながら自律的に探索・設計する生成AIフレームワーク「MatAgent」を開発しました。　新材料開発は、エネルギー産業や半導体産業など様々な産業分野における技術革新と持続可能な社会の実現を支える鍵であり、...

◆ダンス映像視聴中にfMRIで計測した脳応答を、音楽と身体運動を統合した「クロスモーダル特徴」（深層生成モデル由来）で説明できることを示しました。低次の運動特徴や音響特徴に比べ、クロスモーダル特徴のほうが人間の脳活動をよく説明することを発見しました。◆美しさ、躍動感などダンス鑑賞中に生じる数十項目にわたる感情表現をモデル化することで、ダンス視聴中に生じる感情の違いに応じて異なる神経パターンが得られることを発見しました。◆熟達ダンサーはダンス未経験者に比べて脳の広範にわたってダンスの情報が表現されている一方、熟達ダンサーの方が脳内表現の個人差が大きいことを定量的に示しました...

東京大学工学部計数工学科の池田滉太郎学部4年生、東京大学理学部地球惑星物理学科の宇田智哉学部4年生、株式会社Preferred Networksの岡野原大輔代表取締役 CTO、東京大学大学院理学系研究科の伊藤創祐准教授は、非平衡熱力学 における熱力学的なトレードオフ関係のアナロジーによって、非平衡熱力学を用いて拡散モデル...