東京大学大学院農学生命科学研究科の雷帆タンジラ特任助教と岩田洋佳教授らの研究グループは、作物のゲノムデータを大幅に圧縮しながら、収量や草丈などの性質を高精度に予測できる新しい深層学習手法「ConvCGP」を開発しました。　近年の品種改良では、数百万から1,000万以上の遺伝マーカーを含むゲノムデータを用いて、作物の性質を予測する「ゲノミック予測」が活用されています。しかし、データの大規模化により、計算時間やデータ保存の負担が大きな課題となっていました。　本研究では、重要な遺伝情報を保ったままデータを圧縮し、その圧縮データから作物の性質を予測する手法を開発しました。その結...

東京大学大学院農学生命科学研究科の小林幸司特任講師・村田幸久准教授の研究グループは、人工知能(AI)の技術を応用し、マウスの「顔の表情」から痛みを自動で判定できる新しい解析手法を開発しました。これまでの動物実験では、痛みの有無を研究者が目視で観察して判断してきました。しかし、動物の顔の微妙な変化を人間の目で正確に見分けることは難しく、観察者の主観や経験により結果が異なることが課題でした。本研究では、AIの一種である畳み込みニューラルネットワークを活用し、マウスの表情画像をもとに客観的かつ自動的に痛みを判定するアルゴリズムを構築しました。本成果は、痛みの仕組解明や創薬研究の信頼性を飛躍...

東京大学大学院新領域創成科学研究科のジア シャンルー大学院生、理化学研究所（理研）生命医科学研究センターのアロック シャルマ専任研究員、東京大学大学院理学系研究科のアルテム ルイセンコ准教授、角田達彦教授（兼 同大学大学院新領域創成科学研究科教授）らによる研...

東京大学大学院工学系研究科の田畑 仁 教授、関 宗俊 准教授、李 海寧 大学院生（研究当時）らの研究グループは、チタン酸鉛（PbTiO3）の高品質単結晶薄膜を用いた新しいメモリスタ素子を開発しました。強誘電体であり不揮発性メモリへの利用でも知られるPbTiO3の薄膜において、その高結晶性を維持したまま酸素欠損を意図的に導入することにより、半導体的な電気伝導特性と電気抵抗スイッチングが現れ、わずかな電圧印加により巨大な電気抵抗変化を示すことを見出すとともに、この素子が高精度でシナプスの機能を模倣可能であることを実証しました。このメモリスタ素子...

岩石は私たちの身近な環境のみならず、太陽系内のあらゆる岩石天体に普遍的に存在します。したがって、岩石の性質や分布を詳細に把握することは、自然環境や地質学的現象の解明、さらには鉱業や土木、防災・減災など幅広い分野で極めて重要です。岩石の分布を把握することは容易に思えますが、大小さまざまな形状の土砂が膨大な数含まれる集合体を対象とすると、とたんに困難さが増し、時間的にも解析しきれなくなります。また正確かつ客観的で、再現性のある解析は手作業では困難でした。本研究グループは、約7万個の岩石の輪郭データから、CNNを用いて岩石を高速・高精度に自動識別する手法を確立しました。これにより大量...