東京大学 研究シーズ|
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研究キーワード：東京大学における「サポートベクターマシン」 に関係する研究一覧：2件
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発表日：2026年4月21日
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DNA情報を98%圧縮し、作物の性質を高精度予測
―AIにより計算時間を大幅短縮、品種改良を加速―
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...
キーワード：データ管理/データ圧縮/データ駆動/AI/ニューラルネットワーク/畳み込みニューラルネットワーク/深層学習/人工知能（AI）/Lasso/遺伝情報/持続可能/サポートベクターマシン/データ処理/ニューラルネット/トウモロコシ/病害抵抗性/環境ストレス/イネ/抵抗性/ベクター/スクリーニング/ゲノム/ストレス
他の関係分野：情報学環境学生物学工学農学
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発表日：2025年10月7日
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ナノポア × 機械学習：複雑なタンパク質混合物の識別を可能にする新手法
東京大学大学院理学系研究科の上村想太郎教授、角田達彦教授、Lysenko Artem准教授、...
キーワード：ランダムフォレスト/マルチモーダル/学習アルゴリズム/アルゴリズム/フレームワーク/プロファイル/機械学習/最適化/人工知能（AI）/並列化/分析技術/環境分析/揺らぎ/物理化学/トランスロコン/ELISA法/分子識別/結合状態/高電圧/サポートベクターマシン/ナノメートル/モデル化/リスク評価/高効率化/電解質/半導体/分解能/決定木/生体内/ELISA/プロファイリング/高分解能/糖鎖修飾/ベクター/血清/早期診断/薬剤スクリーニング/腫瘍マーカー/胎児/大腸/スクリーニング/マウス/ラット/血液/抗原/構造変化/生体分子/創薬/大腸がん/副作用/膵がん/バイオマーカー/抗体/神経疾患/唾液/乳がん
他の関係分野：情報学環境学数物系科学化学生物学総合理工工学総合生物