FingerNeRFを用いた3D指生体認証に関する研究レビュー 背景と研究の意義 バイオメトリクス技術の発展に伴い、三次元（3D）バイオメトリクスはその高い精度、優れた偽装防止能力、撮影角度の変化に対するロバスト性から、主流な研究分野の一つとなっています。中でも、指紋、静脈、指関節といった生体特徴の取得が容易で広く利用されているため、3D指バイオメトリクスは学術界や産業界で注目されています。しかし、現行の3Dバイオメトリクス手法は主に明示的な3D再構築技術に依存しており、以下の課題に直面しています。 情報の欠落: 明示的な再構築プロセスでは、一部の詳細情報が失われるため、認証タスクのパフォーマンスに直接的な影響を及ぼします。 ハードウェアとアルゴリズムの密結合: 再構築アルゴリズムは特定のハ...

現代のディープラーニング技術における生体データのエラー訂正に関する再考 背景 情報技術の発展に伴い、生体データは認証や安全なデータ保管のための重要な要素として利用されています。従来の暗号技術は、均一分布で再現可能なランダム文字列に依存していましたが、指紋や虹彩スキャンのような生体データはそのような特性を備えておらず、生成・保管・取得に課題を抱えています。こうした課題に対処するため、生体データを暗号鍵の生成元として利用する生体認証暗号システム（biometric cryptosystems）が注目されています。しかし、生体データの変動性や外部要因（センサーのノイズなど）により、暗号鍵の正確な復元が困難となり、エラー訂正メカニズムが重要となります。 近年、ディープラーニング（DL）の進展により、...

研究論文レポート：SAM を活用したオープンワールド物体検出フレームワーク 背景 エコシステムのモニタリングがますます重要になる中、野生動植物や植物群のモニタリングは、生態系保全や農業発展の鍵となる手段となっています。このようなモニタリングには、個体数の推定、種の識別、行動研究、植物の病害や多様性の分析が含まれます。しかし、従来のクローズドワールド物体検出モデルは、単一種のラベル付きデータに基づいてトレーニングされるため、新しい種への適応が難しいという課題があります。 本研究では、データの不足やモデルの新種適応能力の制限といった課題に焦点を当て、アメリカ・イリノイ大学アーバナシャンペーン校のGarvita Allabadi、Ana Lucic、Yu-Xiong Wang、Vikram Adv...

MassiveFold：AlphaFoldの潜在能力を最適化と並列化で引き出す 背景と研究課題 タンパク質構造予測は生命科学において重要な研究分野であり、分子生物学の基本的なメカニズムを解明するために不可欠です。近年、DeepMindによるAlphaFoldはこの分野に革命をもたらし、単一タンパク質鎖構造の予測において卓越した性能を発揮し、タンパク質科学研究の基盤となっています。しかし、研究の進展に伴い、AlphaFoldは複雑なタンパク質複合体や抗原-抗体相互作用といった特定のケースで、計算時間が長いことやGPUリソースの高い要求といった課題に直面しています。また、予測精度を向上させるためにリサイクル回数やサンプリング密度を増やす方法もあるものの、これらはさらなる計算負担を招いています。 ...

背景と意義 がんと脳卒中は、世界中で主要な疾患負担および死因の一因であり、その関連性が注目されています。統計によると、がん患者の約6％が生涯のいずれかで脳卒中を経験し、一方で脳卒中患者のがん罹患リスクは一般人の2倍となります。また、脳卒中（虚血性および出血性のいずれも）ががん診断の前兆となる場合があることが示唆されています。このような複雑な病態関係を理解することは、その潜在的なメカニズムを解明するために必要不可欠です。 DNAメチル化（DNA methylation, DNAm）はエピジェネティクス研究の中核であり、特定のCpG部位のメチル化状態を評価することでエピジェネティック時計（epigenetic clocks）を構築し、個人の生物学的年齢（biological age, B-age...