生命医科学研究科 生命情報科学研究室を修了した陳 佳盈さんらの研究グループは、大規模言語モデルを用いた液-液相分離関連論文の図やテキストから実験情報を抽出する手法を開発しました。その研究成果が、「Scientific Reports」に掲載されました。筆頭著者生命医科学研究科　博士後期課程（2026年3月修了）生命情報科学研究室...

生命医科学研究科 博士後期課程2年（生命情報科学研究室）の村上 優貴さんらの研究グループは、細胞膜透過性を加味したPROTACリンカー設計AIを開発しました。その研究成果が「JACS Au」に掲載されました。筆頭著者生命医科学研究科　博士後期課程2年生命情報科学研究室村上優貴むらかみ ゆうき...

本研究では、網羅的に知識横断的な解決策を生成する手法SELLMを提案しました（図１）。SELLMは、知識や技術を網羅するリストから、「専門家」の網羅的なリストを作成することで解決策を生成します。具体的には、リストの知識を１つずつ取り出して、その知識に関する専門家としてLLMに振る舞うよう、テキストベースで指示します。「専門家」LLMのそれぞれから解決策を提案させることで、他分野の目線から考えた、さまざまな解決策を生成させることが可能になります。網羅的なリストとして、国際特許分類（IPC）や周期表（元素のリスト）などが利用可能です。例えば、IPCは古今東西の既存技術を網羅しており、多様...

生命医科学研究科 博士前期課程１年（生命情報科学研究室）の富田 ひかりさんらの研究グループは、大規模言語モデルを用いて専門的な知識を活用した解決策を生成する手法を開発し、その研究成果が、『Communications Materials』に掲載されました。富田　ひかりさん筆頭著者生命医科学研究科　博士前期課程１年生命情報科学研究室...

横浜市立大学 国際商学部・大学院データサイエンス研究科 黒木 淳教授、同志社大学 商学部商学科 廣瀬喜貴准教授らの研究グループは、大規模言語モデルBERT＊1を用いて、1980～2019年の公会計研究（PSAR）論文306本分のフルテキストを対象として、トピックモデリング手法（BER Topic）を適用し、主要なトピックを抽出しました。従来のLDA＊2ではなく、BERTを使...