東京科学大学 研究シーズ|
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研究キーワード：東京科学大学における「グラフニューラルネットワーク」 に関係する研究一覧：2件
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発表日：2025年10月26日
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幅広い化学反応に対応するAIフレームワーク「CatDRX」
高性能触媒設計を加速し、持続可能な化学・製薬産業に貢献
東京科学大学（Science Tokyo）情報理工学院 情報工学系の大上雅史准教授、Kengkanna Apakorn（ケンカーンナー・アーパーコーン）大学院生、菊池雄太特任助教と、九州大学 大学院薬学研究院の丹羽節教授は、効率的に触媒設計を可能にする新たな生成AI手法を開発しました（図1）。高性能な...
キーワード：性能予測/生成モデル/グラフニューラルネットワーク/ケモインフォマティクス/タスク/ニューラルネットワーク/フレームワーク/機械学習/情報学/人工知能（AI）/埋め込み/触媒反応/有機合成化学/触媒設計/選択性/持続可能/活性化エネルギー/データ処理/ニューラルネット/マイクロ/自動化/廃棄物/インフォマティクス/生物活性/天然物化学/分子デザイン/層構造/マルチモダリティ/ニューロン/血清/妥当性/反応時間/カップリング/アルブミン/クロスカップリング/環状ペプチド/合成化学/神経回路/創薬/分子変換/有機合成
他の関係分野：情報学数物系科学化学工学総合生物
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発表日：2025年6月20日
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大規模グラフニューラルネットワーク推論性能の飛躍的向上
不規則なメモリアクセスの解消により、計算速度と効率化を両立
東京科学大学（Science Tokyo） 総合研究院 AIコンピューティング研究ユニットの藤木大地准教授とJiale Yan（ジャロ・ヤン）ポスドク研究員（当時）らの研究チームは、大規模なグラフデータを効率的に処理できる新しいAIアクセラレータ「BingoGCN」を開発しました。グラフニューラルネットワーク (GNN)[用語1]は、人と人のつながりや道路網のような、複雑な関係性を表す「...
キーワード：アーキテクチャ/アクセラレータ/スケーラビリティ/スループット/ネットワーキング/ハードウェア/プロトタイピング/コンピューティング/自動運転/情報量/FPGA/グラフニューラルネットワーク/タスク/ニューラルネットワーク/ネットワーク分析/フレームワーク/機械学習/計算機アーキテクチャ/最適化/人工知能（AI）/推薦システム/情報通信/ストリーミング/検索システム/局所化/量子化/メモリ/エネルギー効率/カーボンニュートラル/ボトルネック/交通事故/カーボン/センサー/データ処理/ニューラルネット/モデル化/環境情報/軽量化/交通流/集積回路/遺伝子ネットワーク/創薬/ICT/コミュニティ/スマートフォン/遺伝子/個別化医療
他の関係分野：情報学複合領域数物系科学工学