第26回ステアラボ人工知能セミナー

機能改善領収データ発行機能にてインボイス制度の書式での出力に対応しました。詳しくはこちらをご覧ください。

新機能参加者によるイベント出席機能をリリースしました。今までは主催者による出席管理機能はありましたが、大規模イベント等での受付処理が大変とのフィードバックをいただいてました。今後はイベント作成時に発行される「出席コード」を会場現地や配信で共有してもらうことで、参加者自身でイベント出席登録を行うことができるようになります。これにより受付処理が容易になりますので、イベント主催者の皆様はぜひご活用ください。詳しくはこちらのニュースや特集ページをご確認ください。

Nov

29
第26回ステアラボ人工知能セミナー
産業技術総合研究所椿真史様:グラフ構造データに対する深層学習〜創薬・材料科学への応用とその問題点〜

Organizing : 千葉工業大学　人工知能・ソフトウェア技術研究センター

Hashtag ：#stairlab

Registration info	参加枠1 Free Standard (Lottery Finished) 111/95

Description

千葉工業大学人工知能・ソフトウェア技術研究センター (ステアラボ) では、機械学習、自然言語処理、画像処理等の人工知能分野の研究者をお招きし、最先端の研究についてご講演していただく「ステアラボ人工知能セミナー」を定期的に開催しています。

今回は産業技術総合研究所の椿真史様に「グラフ構造データに対する深層学習〜創薬・材料科学への応用とその問題点〜」というタイトルでご講演いただきます。

どなたでも無料でご参加いただけます。参加申込みの抽選結果は11月15日にお知らせいたします。その後、座席に余裕がある場合は先着順でセミナー当日まで申込みを受け付けます。

日時

2019年11月29日 (金) 15:00-16:00

場所

東京スカイツリータウン (R) ソラマチ8F
千葉工業大学東京スカイツリータウン (R) キャンパス

講演者

産業技術総合研究所人工知能研究センター研究員椿真史様

講演タイトル

グラフ構造データに対する深層学習〜創薬・材料科学への応用とその問題点〜

講演概要

本講演では、創薬・材料科学への機械学習応用について紹介する。特に近年、グラフ構造データに対する深層学習手法であるグラフニューラル（畳み込み）ネットワークが流行しており、創薬や材料で扱われる分子化合物や結晶について、その物性や機能を高精度で予測できるようになってきた。その一方で、深層学習のモデリング自体が機械学習コミュニティのみで肥大化し、結果の解釈性だけでなく、量子物理・化学の観点から様々な問題もある。本講演を通して、深層学習の科学データへの応用に関する正と負の側面について議論したい。