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...

　東京大学大学院農学生命科学研究科の加藤大貴 特任講師・中川貴之 教授の研究グループは、ChatGPTに搭載されている人工知能モデルGPT(注1,2)の日本獣医師国家試験における解答性能を検証し、GPTが合格最低点を大幅に上回る解答性能を有することを明らかにしました。これまで、医師国家試験におけるGPTの解答性能の検証は日本を含め、様々な国で行われており、英語への翻訳を行うことで合格最低点を超えることが報告されていました。一方で、日本語で出題される日本獣医師国家試験における、GPTの回答性能は検証されておらず、獣医学という特殊な知識を必要とする分野におけるGPTの性能は不明でした。本...

近年、データ駆動型人工知能（AI）は、新しい材料探索を効率よく行うことができる技術として注目されています。しかし、材料研究の重要な実験データは、論文中の図に画像化された状態で存在することが多く、有効に利用することが難しい状況でした。東北大学材料科学高等研究所（WPI-AIMR）の李昊（Hao Li）教授、折茂慎一 所長（同大学金属材料研究所 教授）、東京大学大学院工学系研究科の佐藤龍平助教らの研究チームは、科学論文中の図表から実験データを体系的に読み取り、科学的に解釈した上で構造化できるマルチエージェントAIワークフローDIVEを開発しました。さらに、水素貯蔵材料...

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、...

東京大学大学院工学系研究科の川原 圭博 教授、草将 澄秋 大学院生と株式会社メルカリの研究グループは、AIを用いて製品固有データを自動抽出し、フリマアプリに出品された衣料品の環境負荷（温室効果ガス、Greenhouse Gas：GHG）を推計する算出フレームワークを構築しました。製品のGHGを評価するライフサイクルアセスメント（LCA）は重要ですがデータ収集の手間が大きく、特に一点ものである中古品の評価は困難でした。本研究では、AI（ビジョン言語モデル、VLM）を活用しました。出品者が投稿した商品画像（タグなど）や説明文からLCAに大きな影響を与える4つのパラ...

　東京大学国際高等研究所ニューロインテリジェンス国際研究機構（WPI-IRCN）の渡部喬光教授、合原一幸エグゼクティブ・ディレクター（特別教授）、同大学大学院情報理工学系研究科の井上克馬助教、中嶋浩平准教授（WPI-IRCN連携主任研究者）、國吉康夫教授（WPI-IRCN連携研究者）らのグループは、大規模言語モデル（LLM）内を支えている情報処理の動的過程が感覚性失語症当事者の脳活動と類似していることを明らかにしました。　LLMは、質問に対して不正確な情報を流暢な表現で返してくることが時にあります。一方、このような行動は、失語症、特にウェルニッケ失語症といった感覚性失語症でも...

東京大学大学院工学系研究科の伊東 周昌大学院生、村岡 恒輝助教、中山 哲教授は、大規模言語モデル（LLM）による有機分子設計手法を開発しました。蓄積された科学的な知識とシミュレーション結果を自然言語を介して活用することで、LLMを有機分子設計に活用できることを示しました。有機分子を目的の応用に適した形に設計することは複雑なタスクであり、経験を積んだ実験化学者による試行錯誤が必要です。そのため、コンピュータを用いた大量の情報処理が可能になった現代でも、新しい有機分子の開発は実験化学が先導しています。そこで、実験化学の経験知と、コンピュータの情報処理能力を組み合わせた共創的な有機分...

　東京大学先端科学技術研究センターの上原助教と原田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マルチモーダルモデルを開発しました（図1）。 　日本語マルチモーダルモデルの訓練には、大量の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が、本研究では、Webからクロールした画像などをもとに、英語マルチモーダルモデルや日本語言語モデルを用いて画像・日本語テキストデータセットを合成することで解決しました。合成されたデータには、生成物の利用が制限される...