LSBMセミナー 深層学習を使った新薬の探索から創造へ

演題:LSBMセミナー 深層学習を使った新薬の探索から創造へ

日時: 2017年6月16日(金)17:00-18:00
場所: 東京大学 先端科学技術研究センター(駒場リサーチキャンパスII)
3号館南棟1階 ENEOSホール
講師: 岡野原大輔
(株) Preferred Networks(PFN) 取締役副社長
タイトル: 深層学習を使った新薬の探索から創造へ

要旨:
深層学習は近年飛躍的な発展をとげ,画像認識,音声認識,機械制御,異常検知などで大きな成果をあげている。こうした動きから少し遅れてはいるがバイオ、ライフサイエンス分野においても深層学習の活用が広がっている。バイオ、ライフサイエンス分野において深層学習が有望なのは、学習の過程で有効な特徴を自ら獲得し、マルチモーダル学習、マルチタスク学習を自然に実現し、ゲノム配列や低分子化合物、タンパク質といった可変サイズのデータをうまく扱うことができるためである。また、ニューラルネットワークの高度な関数近似能力を活かして従来では膨大な時間が必要だった様々なシミュレーションの高速化にも使われ始めている。さらには深層学習が高次元のデータをうまく表現し、高次元データの生成モデルを実現できることから、直接、有効な薬の化合物を生成するような取組みもされている。 本講演では、深層学習の最新事例を紹介するとともに、深層学習が創薬の場面でどのように使うことができるかについて紹介する。

講師略歴:
2005年 東京大学理学部情報科学科卒業
2006年 株式会社Preferred Infrastructure(PFI)創業
2010年 東京大学コンピュータ科学専攻 博士課程 修了(情報理工学博士)
2014年3月 Preferred Networksを共同で創業、現在に至る。
未踏創造事業スーパークリエーター(2004年)、
東京大学総長賞、言語処理学会優 秀発表賞(2009/2010年)