AIはヒトゲノムを読み解けない？データ問題が最大の壁に
AlphaFoldや大規模言語モデルの台頭にもかかわらず、AIはゲノムの動的・多層的な調節メカニズムを真に理解するには至っておらず、その根本的な原因はデータの質・量・多様性の不足にあると、著名サイエンスライターのPhilip BallがWI
AlphaFoldや大規模言語モデルの台頭にもかかわらず、AIはゲノムの動的・多層的な調節メカニズムを真に理解するには至っておらず、その根本的な原因はデータの質・量・多様性の不足にあると、著名サイエンスライターのPhilip BallがWI
Large Genome Model（LGM）という画期的なオープンソースAIモデルが、数兆塩基対のデータで訓練され、ゲノミクス分野に革命をもたらしている。このTransformerベースのモデルは、従来の手法を20%以上上回る精度で遺伝子