[人工知能] 平成30年度採択課題

浜田 道昭

人工知能技術を用いた革新的アプタマー創薬システムの開発

研究代表者
浜田 道昭

早稲田大学
理工学術院
教授

主たる共同研究者
青木 一晃 (株)リボミック 探索研究部 部長
高橋 理貴 東京大学 医科学研究所 特任准教授
研究概要

本研究提案は、次世代新薬の要である『RNAアプタマー』の創薬のプロセスの劇的な短縮および成功率の向上を実現し、医薬品開発にブレイクスルーを起こすことを目的とします。そのために、アプタマー創薬プロセスの短鎖化までのステップを人工知能技術と核酸インフォマティクスにより自動化した『AIアプタマー創薬システム』の研究開発を行い、製薬企業のリボミックに導入しその汎用性・有効性を検証した後に公開します。

原 隆浩

異種ドメインユーザの行動予測を可能にするペルソナモデルの転移技術

研究代表者
原 隆浩

大阪大学
大学院情報科学研究科
教授

主たる共同研究者
小野 智弘 (株)KDDI総合研究所 データインテリジェンス部門 部門長
河口 信夫 名古屋大学 未来社会創造機構 教授
研究概要

本研究課題では、異なるドメイン(サービス業者やデータ所有者)で構築されているペルソナモデルを活用することを目的とし、ドメイン間でペルソナモデル上の行動予測技術を転移利用するための技術群を研究開発します。研究開発した技術群は、KDDI総合研究所を中心として、関連・連携企業を含めた大規模(数百万ユーザ規模)な実証運用実験によって有効性を詳細に検証します。

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