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第26回ステアラボ人工知能セミナー 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〜」 The 26th STAIR Lab AI Seminar: Dr. Masashi Tsubaki, "Deep Learning for Graph-Structured Data: Applications to Drug Discovery and Material Science and their Problems"

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STAIR (Software Technology and Artificial Intelligence Research Center, Chiba Institute of Technology) regularly organizes STAIR Lab AI Seminars.
Everyone can participate for free.
If there are available seats after the lottery drawing for participation, we accept additional applications until the day of the seminar, on a first-come, first-served basis.

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。
どなたでも無料でご参加いただけます。
参加申し込みの抽選後、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

Date:
Nov. 29, 2019 (Fri.) 15:00 – 16:00

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

Location:
Tokyo Skytree Town(R) Campus, Chiba Institute of Technology
8F solamachi, Tokyo Skytree Town®

【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
https://sites.google.com/view/masashitsubaki/home

Speaker:
Masashi Tsubaki, Artificial Intelligence Research Center, National Institute of Advanced Industrial Science and Technology
https://sites.google.com/view/masashitsubaki/home

【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〜

Title:
Deep Learning for Graph-Structured Data: Applications to Drug Discovery and Material Science and their Problems

【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。

The details are written in Japanese and the talk will be given in Japanese.

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