MRC LMBでのセミナー:DeepMindによるAIの科学への応用とAlphaFoldによるタンパク質立体構造予測についての講演会ビデオ公開のお知らせ

私が短期留学していたことがある英国CambridgeにあるMRC LMB (分子生物学研究所)ではコロナ下の現在、多くのセミナーをネットで公開しています。先日、10月13日午後10時半から夜中の1時まで(日本時間)、タンパク質の立体構造予測で有名なAlphaFoldの開発者John Jumperさんと、AlphaFoldや有名な碁の人工知能ソフトAlphaGOの開発元DeepMind社の創設者でCEOのDemis Hassabisさんの講演がライブでありました。今回の講演は、ライブ限定でネットでは公開しないということで眠いのを我慢して視聴していたのですが、本日YouTubeで2つの講演ともに公開されましたのでお知らせします。わかりやすい講演ですので是非ご覧ください。
どちらの講演もYouTubeの再生画面の下のほうにある字幕ボタンを押せば、英語字幕が自動生成されますので字幕オンでご覧になるのをおすすめします。日本語の講演の自動字幕生成機能はまだまだ使い物にならないことが多いですが、英語の講演の字幕自動生成機能は結構信頼性が高いです。

MRC LMBのYouTubeチャンネル(ここをクリック)にはその他の面白い動画もありますので、いろいろ探して視聴されるとよいと思います。

Kendrew Lecture 2021 pt1 – Using AI to accelerate scientific discovery – Demis Hassabis

Kendrew Lecture 2021 pt2 – Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold – John Jumper

論文のレフリーのやり方―おすすめの査読の手引き書がでています

論文をだすようになると、査読依頼がくることが増えてきます。昔は査読の仕方は先輩や先生に教えてもらっていたのですが、最近とてもよい本が出たので紹介します。水島昇さんの本です。
「科学を育む 査読の技法+リアルな例文765」(羊土社)という本です。
https://www.yodosha.co.jp/yodobook/book/9784758121132/22.html
水島さんはノーベル賞を授賞された大隅先生の協同研究者でもあり、同時受賞を推す方も多かったと聞いています。私がJSTのさきがけの研究費をもらっていた時の仲間です。日本生化学会の会長もされていたことがあり、最前線で活躍されている科学者です。
この本は例文ものっていて、私が前に紹介していたように、オンラインで公開されているレフリーのコメント(たとえばここここにあります。前のEMBO journalのサイトでは論文を開いて、Peer Reviewというタブをクリックするとみられますし、後のeLifeのサイトでは論文を開いて、横のReferecesの下にあるDecision Letter―これは論文を掲載するかしないかなどについて編集部から著者へ送られてくるメールのことです―のところをクリックするとみられます)から学ぶ方法と組み合わせると、査読の要領がよくわかる絶対おすすめの本です。是非購入してお手元におかれることをすすめます。

なお九州大学の方はMaruzen eBook Libraryで無料で読めます。オンラインで読むのもいいですし、ダウンロードして読むのもおすすめです(ただし1日60ページの制限があります)。他大学の方もそれぞれの図書館がMaruzen eBook Libraryを契約しているならそちらで読むことが出来ると思います。
今日の写真は、秋の青空にかかる月(9月29日撮影)を背景に、落ち葉の季節の桜の木にかかったクモとクモの巣が写っています。拡大してよくみると一番下の枝の尖端あたりに蜘蛛がいるのがわかるのですが‥‥
昨日は散歩の途中、家の近くの路上でタヌキがたたずんでこっちを見ていました。ちょっと離れていたので、写真を撮ったのですがうまくとれませんでした。長いしっぽでよその家の庭にはいっていきました。間近にタヌキをみたのははじめてです。ハクビシンも住宅街をうろついています‥‥。

機械学習とかディープラーニングの学習のてびき

タンパク質の立体構造を予測するAIが生んだプログラムAlphaFold2は、AIの有効性を実感させてくれました。がぜんAIに対する興味がでてきたのですが、ディープラーニングとか機械学習とかの勉強にはこんな本はいかがでしょうか。
「高校数学からはじめるディープラーニング―初歩からわかる人工知能が働くしくみ」(講談社ブルーバックス。金丸隆志著)
私はAmazon Kindle版をポイント半額付加セールのときに買いました。Kindleは安売りがあるので紙の本よりいい時がありますね。内容はとてもわかりやすくておすすめの本だと思います。Excelのマクロもダウンロードできるようになっていて理解が深まるいい本です。

また統計やデータサイエンスの勉強には総務省統計局のサイト(先生向け)が面白そうです。小学校から中学、高校向けの教材、補助教材などがそろっていて、統計ではRの紹介もされています。高校向けの機械学習の補助教材の部分にある教科書とそれに付随するPythonコードは、Google Colaboratoryのジュピター・ノートブックの環境で実行することにより動作しますと書かれていて、結構本格的な教材のようです。内容には。線形回帰、サポートベクターマシン、決定木・ランダムフォレスト、ニューラルネットワーク、ナイーブベイズ法、K近傍法、因子分析、主成分分析、クラスター分析、アソシエーション分析が含まれており、教材、データなどが自由にダウンロードして使えます。

左の写真はお盆のころに山際に咲いていた百合の花です。今は右の写真のように種ができています。