2. 研究センターについてができるのではないかと考えたわけです。人工知能と異分野連携研究センターでは、人工知能を専門とする研究者 3 名と植物分子遺伝学やスポーツ健康科学を専門とする研究者の 3 名が融合研究を行い、各分野の最先端の研究を加速していきます。また、異分野特有の問題を一般化して解くことにより、新しい人工知能技術の確立にも貢献します。さらに、人工知能を生物学的制御系等の科学的発見にも利用していきたいと考えています。これらが図 2 に示す本研究センターの 3 つの柱になります。最新の深層学習に基づく人工知能技術というシーズと、植物学やスポーツ健康科学などの最先端の研究に関わるニーズを融合し、各分野の研究を加速させていきたいと考えてます。しかし、各研究分野には分野特有かつ従来の深層学習を単に応用しただけではうまく解けない問題が存在します。例えば、画像認識や深層学習の研究分野ではノイズのないきれいな教師付き画像を多数学習に利用できることが前提となっていますが、植物の細胞解析では顕微鏡画像を利用するためノイズが多い上、観測者により染色の度合いが変化したり、学習画像枚数が十分に得られないという問題があります。また、シロイヌナズナなどの実際の植物を観察する際には、生き物であるが故に人間が思っていないような伸長の仕方や植物同士の重なりが発生します。さらに、スポーツ健康科学では、深層学習への入力がそもそも画像ではなく、センサーデータから運動解析を行う必要があるため、画像認識で培われてきた方法が利用できなくなります。こうした各分野特有の問題に対し、一般性を失わないように改良することにより、新しい人工知能技術の確立にも貢献していきたいと考えてます。また、世界中で行われている研究のほとんどは、人間が目視で行っていた処理を人工知能技術により自動化するものになります。今後は人工知能が主体となって科学的発見をすることが重要になると考えている。つまり、人工知能にデータを与えると自動的に違いを発見し、新たな生物の発達・運動制御系を提唱するような研究にも取り組んでいきたいと考えてます。今後の成果に期待してください。3030thAnniversary(a) 入力画像(c) 投票による検出図 1 重なりのある粒子の検出(b)CNN による検出(d) 再投票による検出図 2 本研究センターの 3 つの柱
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