sumiyakiの日記： スーパープレゼンテーション「ゲノム研究最前線」2月27日月曜ＮＨＫＥテレ１ 午前0時45分～ (本日深夜) 3
日記 by
sumiyaki
スーパープレゼンテーション「ゲノム研究最前線」2月27日月曜ＮＨＫＥテレ１ 午前0時45分～ 午前1時10分(本日深夜)
驚異のAI X BIOパワー。
DNA配列からAIを用いて年齢、身長、顔の容貌、その他の形質を予測。その精度がかなり高いとのこと。
驚いたのはまず、年齢。DNAの配列は一生もので、年齢による変化はかなり小さいと思っていたのだが。MethylationなどによるDNAの修飾をみているのだろうか？
身長なども当然のように思えるけど、GWAS(Genome Wide Association Analysis)などの方法によっても、身長を決める遺伝要因の合計の内、半分くらいしか検出されない、その他の形質でも同じような傾向がある、という話が数年前にはあったはず。もちろん、ゲノムの全配列データの蓄積により、その点は改善されるとみられてはいたものの、AI(たぶんdeep learning?)つまり機械学習でビッグデータを解析することで、かなり精度が向上した、というのは驚き。まったくの想定外ということはないけど。
大人数の全DNA配列データと形質データをAIで学習させている、とはいっても、形質も多数だし、人数(個体数)が何十万人分もあるわけではないので、うまく学習できるのだろうか。少なめのデータで汎化でき精度の高い学習が可能、ということだと、AIの研究としても興味深い。
「人工知能が確実にすることって"人間がアレコレ考えるのはもうムダ"だってことなんです」 というのを思い出した。
具体的な方法などが全く説明されないので、論文を読んでみたいけど、見つからない。Publishされているとは思うのだけど。
AI活用 (スコア:1)
こういうのを見ると第9惑星を探すプロジェクトとかで人力だけじゃなくてAI活用できないのかなと思っちゃう。
画像認識的なのはまだまだ難しいのかな、とするとその手の分野ではまだまだ人が必要ってことになりそう。
Re:AI活用 (スコア:1)
機械学習による解析は、データがある程度というか、かなりないと難しいらしいです。
そのへんを乗り越える事が出来れば、AIがもっと身近に何にでも使えるようになるとは思うのですが。
Deep sequencing of 10,000 human genomes (スコア:1)
演者(Riccardo Sabatini)が参画しているHuman Longevity Inc. の出した論文
Deep sequencing of 10,000 human genomes(PDF) [pnas.org]
はあるけど、AIを使った解析の論文ではなさそう。演者の名前もないし。