イベント案内

【8/5開催】Science Tokyo第６回TAC-MI最先端研究セミナー

この度、東京科学大学（Science Tokyo）物質・情報卓越コースでは、8月5日（火）14：00～17：30に、オンラインにて「第６回TAC-MI最先端研究セミナー」を開催します。

最先端研究セミナーは、第一線の研究者の方をお招きして、情報科学と物質科学の最先端の話題を基本から分かりやすく解説していただくシリーズ企画となっています。本セミナーは情報科学と物質科学の最先端を広く一般の方に知っていただくことを目的としており、どなたでもご参加いただけます。

第6回となる今回は、東京科学大学で日本語を中心とした多言語対応の大規模言語モデル「Swallow」の開発に取り組む横田 理央教授と、2024年ノーベル化学賞受賞で注目されたAIによるタンパク質構造予測技術を用い、創薬研究を推進する大上 雅史准教授にご講演いただきます。様々な分野での応用も期待できます。 情報を活用した最先端研究にご興味のある方はぜひご参加ください。

開催概要

Science Tokyo第６回TAC-MI最先端研究セミナー
物質と情報で切り拓くサステナブルな未来

プログラム

司会： 桑畑 和明（東京科学大学 物質理工学院 物質・情報卓越コース担当 特任准教授）

セミナー概要

＜第1部＞

【テーマ】

「大規模言語モデルSwallowの開発について」

【概要】 本講演では、東京科学大学が開発を進める日本語を中心とした多言語対応の大規模言語モデル「Swallow」について、その研究開発の背景、技術的特徴、そして応用展望について紹介する。Swallowは、最新のTransformer技術をベースに、日本語に最適化されたトークナイザの採用や、大規模な日本語コーパスを活用した効率的な事前学習プロセスを経て構築されたモデルである。分散並列計算技術や混合精度学習の最適化技術の採用により、高性能かつ計算効率の高い学習を実現している。講演では、Swallowのモデル構成やスケーリング戦略、使用したデータセットおよび計算資源について解説するとともに、各種ベンチマークにおける性能評価結果を示す。また、対話生成、文書要約、コード生成など、実用的なタスクにおける応用例を示し、実社会における具体的な活用方法についても議論する。

＜第2部＞

【テーマ】

「AIとシミュレーションが駆動する創薬分子設計」

【概要】 昨年2024年のノーベル化学賞は、「計算によるタンパク質の設計と予測」というテーマでDeepMindのDemis Hassabis氏とJohn Jumper氏、ワシントン大学のDavid Baker氏が受賞した。彼らの研究はすでに生命科学や創薬研究の至るところで利用されており、近年のAIの発展によってさらに技術の進展が加速している。本講演では、我々が行っている計算による分子設計研究に触れながら、創薬フローにおける最新AIの活用や動向、また将来展望について紹介する。

お申込み方法

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