(株)インシリコデータ (In Silico Data Ltd.)

 今後の発表予定関連資料
 日本計算機統計学会第33回シンポジウム,2019,Nov.30-Dec.1
 ⇒「ビッグデータ時代のデータ解析手法、KY(K-step Yard sampling)法の展開」: 論文集用原稿
 現在までに開発された様々なKY法(二クラス分類(3種類)、フィッテイング(重回帰)(3種類))について、手法の特徴や長所等をまとめて発表致します。

  CBI学会2019年大会
2019年10月21日(月):
◆チュートリアル 「計算毒性学と化学データサイエンスの基本」
 会場が満席となり、多くの方々が参加され、熱のこもった討論等本当にありがとうございました。改めて、御礼申し上げます。
1.トップページ 自己紹介
2.第一部 計算機化学関連
 化合物をコンピューター上で扱う場合はアナログ/デジタル変換、更には化合物特有の表記等考慮し、「一元一項対応」の原則を実現することが大事です。
3.第二部 1化学多変量解析/パターン認識関連
4.第二部 2化学多変量解析/パターン認識関連
 化学多変量解析/パターン認識はケモメトリックスと呼ばれます。本研究会分野も化学特有の情報を扱う技術と、データ解析を実施する技術の両方を学ぶことが 必要です。また、これのみならず、ケモメトリックスを正しく実施するためには様々な規範やルール(偶然相関、過剰適合、外挿/内挿問題、他)を守ることが必要です。
5.第三部 人工知能
 AI(人工知能)もケモメトリックス同様、化合物関係の様々な問題解決と、AIそのものが有する問題や限界等を理解して適用することが大事です。
6.第四部 計算機科学
 計算機科学はコンピューターを扱うための基本的な技術や理論を扱います。その基本は広いのですが、計算機科学の基本を知ることで化学分野への適用が見えてきます。

2019年10月24日(木):
◆フォーカストセッション(FS-17)
  「未来化学データサイエンス、毒性予測検出と予測、ロボット合成と創薬」

「ビッグデータ時代の未来化学データサイエンスシステム」 湯田発表
1.未来型AI(人工知能)システム
 現在、多種多様の専門的な研究や作業を行う人工知能時代が開発されつつある。今後、このような様々な人工知能が開発され普及するにつれ、次世代型人工知能はこのような専門人工知能を 複数まとめ、より高度な機能を有する人工知能が必要となる。このように、単一機能の専門人工知能システムをまとめ、より高度な機能を有する人工知能をデザインする人工知能が必要となる。
2.創薬合成ロボット工場
 以前、ヒトゲノム計画(Human Genome Project)が3000億円の予算で、全世界でプロジェクトを形成し、15年間で解析する予定で始まった。これに、セレラ・ジェノミクス社のクレイグ・ヴェンターが挑戦した。彼は、DNAシーケンサーが数台から多くても数十台という利用パターンから、 約400台のDNAシーケンサーとスーパーコンピューターを用いて全ゲノム解析を国際プロジェクトとほぼ同時期に達成した。
 現在の合成ロボットは単体で動くと同時に、研究用ということで少数での利用が前提となっている。合成ロボットを数台レベルから、数百台レベルにすることで、24時間、ストップなしに化合物合成を実現できる。現在の、大量化合物のスクリーニングに化合物ライブラリーが使われるが、 合成ロボットを多数用いることで、自由に設計した化合物を合成し、リアルタイムでスクリーニングすることが可能となる。きわめて強力で、新たなスクリーニング体系が構築される。

  その他のドキュメント

 今後、様々な資料等順次アップしてまいります。


 熊本大学集中講義 計算毒性学とデータサイエンス 自己紹介
 熊本大学集中講義 第一部 計算機化学関連
 熊本大学集中講義 第二部 1化学多変量解析/パターン認識関連
 熊本大学集中講義 第二部 2化学多変量解析/パターン認識関連
 熊本大学集中講義 第三部 人工知能
 熊本大学集中講義 第四部 創薬関連