RNA配列とテキストを統合した大規模言語モデルの開発
本研究では、RNAの構造と機能の関係性を解明するために、最先端のディープラーニング技術を活用します。DDBJおよびRfamデータベースから約1億のRNA配列とそれに関連するテキスト情報を収集し、RNA配列に特化した大規模言語モデルの開発を行います。令和6年度には、必要な計算リソースの確保とデータの収集・前処理を行い、令和7年度には、モデル…
Kurage 論文トラッカー|東海・関東の大学の研究者
東京大学 科研費の研究 1件(生成AIと行政DX)
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Kurage 論文トラッカー › 生成AIと行政DX › 李 鴻敏
本研究では、RNAの構造と機能の関係性を解明するために、最先端のディープラーニング技術を活用します。DDBJおよびRfamデータベースから約1億のRNA配列とそれに関連するテキスト情報を収集し、RNA配列に特化した大規模言語モデルの開発を行います。令和6年度には、必要な計算リソースの確保とデータの収集・前処理を行い、令和7年度には、モデル…
研究者の情報:CiNii Research の研究者ページ
研究の内容と国会の議論は、テーマが同じものを並べています。研究者ご本人が国会で発言したという意味ではありません。
出典:CiNii Research・KAKEN(国立情報学研究所)、国会会議録検索システム(国立国会図書館)。掲載内容の訂正・削除のご依頼はお問い合わせからお送りください。