はじめに

こんにちは、TIGの玉木です。6月18日にFuture Tech Night #11 ～機械学習勉強会～を開催しました。

私は「ワクチン推定精度世界一へ！ 異分野技術で世界に貢献」というタイトルで、貞光が「複雑・巨大なITシステムをグラフベースの深層学習で自動解析」というタイトルでそれぞれお話させていただきました。

発表内容

発表当日の資料は公開できないのですが、一部重複した内容を書いた記事があるためその記事へのリンクと簡単な紹介をします。

ワクチン推定精度世界一へ！ 異分野技術で世界に貢献

以前のバイオ情報学研究会での発表記事で紹介した内容を中心に、そのときからのアップデートや、Kaggleにワクチン開発用のデータセットを公開した内容を紹介しました。詳細はリンク先のブログを参照してください。バイオ情報学研究会からのアップデートに、「MHCⅡ分子に結合するペプチド予測」に用いたBERTのアテンションを可視化する、というものがあります。

上図中央の赤い細い紐のようなものがペプチド、緑のリボンのようなものがMHCⅡ分子α鎖、青のリボンのようなものがMHCⅡ分子β鎖になります。間の点線がBERTのアテンションを可視化したものになります。構造生物学的には、ペプチドからMHCⅡ分子α鎖、β鎖をそれぞれ注目していないと「MHCⅡ分子に結合するペプチド予測」は解けないはずなのですが、可視化の結果、BERTはそのように注目し、学習していることがわかりました。この件について、先日のJSAIでも発表させていただきました。

複雑・巨大なITシステムをグラフベースの深層学習で自動解析

以前の人工知能学会（JSAI2018）参加報告記事で紹介した、「半教師有りグラフニューラルネットワークを用いたCRUD関係に基づくシステム移行単位の最適化」の話をこの勉強会ではさせていただきました。詳細はリンク先のブログを参照してください。

登壇した感想

ご参加いただいた方、ありがとうございました。

たくさんご質問いただいて時間があっという間に過ぎてしまったのですが、勉強会で話した内容が少しでも参考になれば幸いです。また今回は学会、研究会に発表した内容が中心になりましたが、次回このような機械学習勉強会の機会があれば、また違った機械学習技術の紹介ができればと思います。今後も皆様のご参加をお待ちしております。