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...

　東京大学大学院農学生命科学研究科のSylvain Grison博士課程学生と郭威准教授らの国際共同研究グループは、自然環境下で撮影されたミツバチのワグルダンス(8の字ダンス)を動画AIにより自動解析し、その行動から花資源の位置を地図化する新手法を開発した。都市化の進展によりミツバチの採餌環境は急速に変化しており、生物多様性の維持と作物の受粉サービスの確保を両立させる科学的基盤の構築が求められている。本研究では、深層学習技術を用いてダンスの方向と時間から採餌資源の距離と方位を高精度に推定し、都市および農地における花粉資源の空間分布を世界で初めて可視化することに成功した。これにより、ミ...

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...

　東京大学大学院農学生命科学研究科の村田幸久准教授・小林幸司特任講師らの研究グループは、マウスの「ひっかき行動」を24時間にわたって自動的に解析する新技術を開発しました。これまでのかゆみ研究は、研究者が短時間の動画を目視で観察して評価しており、夜間や長時間にわたる解析は困難でした。今回、人工知能(ニューラルネットワーク)を用いることで、日常的に生じるかゆみの質や量を正確に数値化することに成功しました。発表内容　かゆみ(掻痒:そうよう)は、アトピー性皮膚炎などの皮膚疾患やアレルギーに伴って現れる身近な症状です。しかしその影響は想像以上に深刻です。特に夜に強...

造血幹細胞の機能を、細胞の時間的ふるまいから非侵襲的に予測する新システムを開発しました。1細胞増幅培養技術と定量位相イメージングを組み合わせ、生きた細胞の動態を詳細に解析し、幹細胞性を深層学習によって予測しました。従来のスナップショット解析では見えなかった造血幹細胞の多様性を明らかにしました。再生医療や遺伝子治療に不可...

東京大学大学院理学系研究科のトウンダン特任研究員、アルテムルイセンコ准教授、角田達彦教授（兼 同大学新領域創成科学研究科教授）らは、変分ベイズマイクロバイオーム ・マルチオミクス （VBayesMM）という新しい手法を開発しました。本手法により、ヒトの体内や体表のマイクロバイオームのデータから、その箇所でのヒトの代謝物量を高精度に予測し...

東京大学大学院工学系研究科電気系工学専攻の竹中 充 教授、唐 睿 特任助教（研究当時）、トープラサートポン カシディット 准教授、高木 信一 教授（研究当時）、及び産業技術総合研究所光電融合研究センター光電子集積デバイス研究チームの岡野 誠 上級主任研究員らの研究グループは、JST戦略的創造研究推進事業の支援のもと、次世代AIアクセラレータに向けて行列-ベクトル乗算を加速できる新しい光プロセッサを開発しました。AI演算を加速する光プロセッサの研究は、現在世界的に大きな注目を集めています。従来の方式では、光の波長やモードなどの自由度を利用して、光による行列-ベクトル乗算が実証...

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...

東京大学医学部附属病院循環器内科の研究チーム（岸川理紗特任臨床医、小寺聡特任講師（病院）、武田憲彦教授）は、肺高血圧症（PH）の早期診断を支援するため、深層学習を用いたマルチモダリティAIモデルを開発しました。このモデルは、心電図（ECG）、胸部X線（CXR）、脳性ナトリウム利尿ペプチド（BNP）の3つの検査データを統合し、それぞれの特徴を抽出・解析し、統合された予測値を基にPHを診断します。...