混合専門家と3Dアナログインメモリコンピューティングを用いた大規模言語モデルの効率的なスケーリング 学術的背景 近年、大規模言語モデル（Large Language Models, LLMs）は自然言語処理やテキスト生成などの分野で強力な能力を発揮しています。しかし、モデルの規模が拡大するにつれ、訓練や推論のコストも急激に上昇し、特にメモリ使用量、計算遅延、エネルギー消費の面で大きな課題となっています。これがLLMsの広範な応用を妨げる主要なボトルネックの一つとなっています。従来のノイマンアーキテクチャでは、大規模なパラメータを処理する際にデータがメモリと計算ユニットの間で頻繁に移動するため、「ノイマンボトルネック」が生じ、これらの課題がさらに深刻化しています。 この問題を解決するために、研...

効率的かつ解釈可能な電子円二色性スペクトル予測：Decoupled Peak Property Learning 学術的背景 電子円二色性スペクトル（Electronic Circular Dichroism, ECD）は、分子のキラリティを研究するための重要なツールであり、特に不斉有機合成や薬品産業において、キラル分子の絶対配置を区別するために使用されます。しかし、既存のECDスペクトル予測手法には、データの不足と解釈可能性の低さという二つの主要な問題があります。これにより、予測結果の信頼性が低下しています。現在のECDスペクトル予測は、分子構造の抽出、立体配座探索、構造最適化、時間依存密度汎関数理論（TD-DFT）計算、ボルツマン重み付けなどの時間のかかる量子化学計算に依存しています。こ...

多モーダル学習による遺伝子型と表現型の動的関係の解明 背景紹介 遺伝子型と表現型の複雑な関係は、生物学分野の核心的な問題の一つである。遺伝子型（genotype）は生物体の遺伝情報を指し、表現型（phenotype）はこれらの遺伝情報が特定の環境下でどのように表れるかを指す。1909年にWilhelm Johannsenがこれら二つの用語を提唱し、その関係を定量化しようと試みたが、一世紀以上経った現在でも、遺伝子型がどのように複雑な遺伝子発現パターンを通じて表現型を形作るかを正確に記述することはできていない。近年、単一細胞RNAシーケンシング（single-cell RNA sequencing, scRNA-seq）などの技術の発展により、細胞解像度で遺伝子発現の複雑なダイナミクスを観察す...

免疫チェックポイント阻害剤の毒性予測と監視：DysPred深層学習フレームワークの画期的な応用 学術的背景 免疫チェックポイント阻害剤（Immune Checkpoint Inhibitors, ICIs）は、近年のがん免疫療法分野における一大ブレークスルーであり、免疫チェックポイントシグナル経路を阻害することで、体の抗腫瘍免疫反応を強化します。しかし、ICIsは治療の過程で広範な免疫関連有害事象（immune-related adverse events, irAEs）を引き起こす可能性があり、これらの有害事象は患者の生活の質に影響を与えるだけでなく、臓器機能の損傷や死亡につながることもあります。irAEsが臨床環境、腫瘍タイプ、組織特異性、および患者の人口統計学的特性において高度に異質で...

人工知能（AI）技術の急速な発展に伴い、深層学習は複雑なタスクにおいて顕著な進展を遂げてきました。しかし、深層学習の成功は、大量のラベル付きデータに大きく依存しており、データのラベル付けプロセスは時間がかかる上に、労力がかかり、専門的知識も必要とするため、コストが高いという課題があります。特に、ロボットスキル学習、触媒発見、薬物発見、タンパク質生産最適化などの専門分野では、ラベル付きデータの取得が特に困難で、コストも高くなります。この問題を解決するため、深層ベイジアン能動学習（Deep Bayesian Active Learning, DBAL）が登場しました。DBALは、最も情報量の多いデータを能動的に選択してラベル付けすることで、ラベル付けの効率を大幅に向上させ、限られたラベル付きデー...

形状最適化と形状変形問題のためのプログラマブル環境「Morpho」の開発と応用 学術的背景 ソフトマテリアル（soft materials）は、特にソフトロボティクス、構造流体、バイオマテリアル、粒子媒体などの科学および工学分野において重要な役割を果たしています。これらの材料は、機械的、電磁的、または化学的な刺激を受けると劇的に形状を変化させます。これらの形状変化を理解し予測することは、設計の最適化とその背後にある物理的メカニズムの理解において重要です。しかし、形状最適化問題は通常非常に複雑であり、既存のシミュレーションツールは機能が限られているか、汎用性に欠けるため、研究者はこれらの問題に取り組む際に多くの課題に直面しています。 この課題を解決するために、研究者は形状最適化問題のための汎用...

機械学習が量子化学を支援：カップリングクラスタ精度に迫る分子電子構造予測 学術的背景 物理学、化学、材料科学の分野において、計算方法はさまざまな物理現象の背後にあるメカニズムを明らかにし、材料設計を加速するための重要なツールです。しかし、量子化学計算（特に電子構造計算）は計算のボトルネックとなり、計算速度とスケーラビリティを制限しています。近年、機械学習手法が分子動力学シミュレーションの高速化と精度向上に顕著な成功を収めていますが、既存の機械学習モデルの多くは密度汎関数理論（DFT）データベースをトレーニングデータの「真値」として使用しており、その予測精度はDFT自体を超えることができません。DFTは平均場理論として、計算において通常いくつかの化学精度（1 kcal/mol）よりも大きな系統...

動的視覚刺激生成のための時空間スタイル転送アルゴリズムに関する研究報告 学術的背景 視覚情報の符号化と処理は、神経科学および視覚科学分野における重要な研究テーマです。ディープラーニング技術の急速な発展に伴い、人工視覚システムと生物学的視覚システムの類似性を研究することが注目を集めています。しかし、特定の仮説を検証するための適切な動的視覚刺激を生成する方法は、依然として不足しています。既存の静的画像生成手法は大きな進展を遂げていますが、動的視覚刺激の処理においては、柔軟性の不足や生成結果が自然な視覚環境の統計的特性から乖離するなどの問題が残されています。そこで、研究者たちは「時空間スタイル転送（Spatiotemporal Style Transfer, STST）」というアルゴリズムを開発し...

単細胞解像度での遺伝子空間マッピング：遺伝子シグナルパターン分析（GSPA）研究 学術的背景 単細胞RNAシークエンシング（single-cell RNA sequencing, scRNA-seq）技術は、近年の生物学研究において大きな進展を遂げており、特に細胞状態空間（cellular state space）の組織構造を明らかにする上で重要な役割を果たしています。しかし、細胞状態空間をマッピングするための多くの計算手法が開発されている一方で、遺伝子空間（gene space）のマッピングや埋め込み（embedding）に関する研究は比較的少ない状況です。遺伝子発現は高度に組織化されており、遺伝子間は複雑な生物学的プロセスや経路を通じて協調して機能しています。しかし、生物学的および技術的...

細胞シグナル応答と輸送の空間モデリングアルゴリズム研究 背景紹介 生物細胞は、複雑な生化学反応ネットワークを通じてその機能を実現しています。これらの反応ネットワークは顕著な時空間的動態を持ち、細胞の異なる領域やサブセル構造において顕著な空間的分断（spatial compartmentalization）が存在します。しかし、従来の細胞シグナル伝達モデルでは、細胞を均一に混合された系として扱い、反応や輸送プロセスにおける空間効果を無視することが多いです。この簡略化は特定の場合には有効ですが、多くの実際のシナリオではモデルの予測能力を低下させます。例えば、シグナル分子の拡散速度が遅い、細胞内環境が混雑している、細胞構造の複雑さなどが空間効果の顕著な影響をもたらします。そのため、細胞シグナル伝達...