NISTEP注目科学技術 - 2020_E945
概要
深層学習分野で、タンパク質の分子構造のような構造のある表現を扱うことができるGCNやAlphaFold（DeepMind）
キーワード
2020年調査にはこの項目はありません。
| ID | 2020_E945 |
|---|---|
| 調査回 | 2020 |
| 注目/兆し |
2020 ※2020年調査にはこの項目はありません。区別のため、便宜上 「2020」 としています。 |
| 所属機関 | 企業 |
| 専門分野 | 情報通信 |
| 専門度 | - 2020年調査にはこの項目はありません。 |
| 実現時期 | 10年未満 |
| 分析データ 推定科研費審査区分（中区分） | 43 （分子レベルから細胞レベルの生物学） |
| 分析データ クラスタ | 46 （データサイエンス/機械学習・AI） |
研究段階
2020年調査にはこの項目はありません。
インパクト
2020年調査にはこの項目はありません。
必要な要素
創薬などに応用された場合、フィードバックは最終的に治験や個人個人で異なる薬効や反応となるのでそれをどのように把握(症例を集めたり、データ化したり)したりモデルで扱っていくかについては、依然として大きな課題となっていると思います。