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케모인포매틱스의 연구 동향과 응용 사례

 

 

● 개최일: 2021-10-20  ● 장소: Live Web 세미나  ●개최사: GJT 社  ●참가비: ¥ 55,000 (자료만신청/참가신청)

   진행 내용

강사
오사카 대학대학원 약학 연구과 정보·계량 약학 분야 교수 약학 박사(Ph.D.) 타카기 타츠야씨

프로그램
【강연 개요】
케모인포매틱스, 케모메트릭스, 기계 학습, 통계학, 인공지능(AI), 데이터 마이닝(data mining)···단어는 난립하지만, 무엇이 어느 부분을 나타내, 서로 어떤 관계에 있는지는, 의외로 간단하지 않다.이러한 단어가 나타내는 부분을 정리하는 것과 동시에, 그것들에 속하는 수법 에 관하여, 통상, 케모인포매틱스에서는 접할 수 없는 같은 수법도 포함해 해설한다.
또 동시에, 의약학 분야에의 응용 예를 풍부하게 해설하는 것으로써, 유사한 각 수법으로 어떠한 특징이 있는지, 파악하기 쉽게 한다.
또, 요전날, 심층 학습에 의한 응용 예로서 AlphaFold2와 Metalantis가 발표되어 세계는 진감했다. 상세한 것에 대하여, 반드시 논문으로 접할 수 있지 않은 부분도 있는 것이 상상되지만, 가능한 한 해설하고 싶다.

1.케모인포매틱스의 역사~PLS로부터 심층 학습까지
당초(혹은 현재도) 케모메트리크스(개량화학)로 불린 케모인포마티크스는, PLS의 S.Wald, SIMCA의 B. Kowalski 에 시작한다고 생각할 수 있다.
그 후, Advance인 다변량 해석법의 응용을 거치고, 심층 학습, 강화 학습 등, 기계 학습의 응용에 이른 경위를 간단하게 소개한다.

2.케모인포매틱스로 사용되는 다변량해석법·기계 학습·AI
·중회귀 분석, 부분 최소 제곱법 (PLS), Logistic 회귀, 다차원 척도법등의 다변량해석법
·상관 룰, 클러스터링등의 데이터 마이닝(data mining) 수법
·논파라메트릭크 회귀, 커넬 수법, 뉴럴 네트워크(neural network)법등의 기계 학습법
·심층 학습, 강화 학습 등, 이러한 분류에 들어맞지 않는 Advance인 수법~AI에 관해서 해설한다.

3.다변량해석, 기계 학습·AI의 화학 약학 분야에의 응용예
·커넬 주성분 분석에 의한 위법 약물의 합성 경로의 추정
·논파라메트릭크 회귀의 역학에의 응용
·지문 조합형 자체 조직화 뉴럴 네트워크(neural network)의 뇌종양의 예후 예측에의 응용
·커넬 주성분 분석에 의한 폐선암의 예후 예측에의 응용을 소개한다.

4.케모인포매틱스의 가까운 미래~AlphaFold2, Metalantis의 충격
·2012년, Tronto 쇼크, Google 쇼크
·2021년, AlphaFold 쇼크, Metalantis 쇼크 에 의해서, 세계는 당연히 진감 했다.금세기에는 실현 불가능이라고 생각된「AI에 의한 단백질의 입체 구조 예측」「AI에 의한 양자 화학 계산」이, 게다가 고 정밀도로 실현되었다.과학은 때에, 일약에 진화한다.이미 AI는 장기의 명인에게 압승해, 바둑에서도 거기에 필적하는 힘을 얻고 있다. 지금, 불가능이라고 생각하고 있는 일도, 그렇게 멀지 않은 장래에 실현될 가능성은 낮지 않다.여기에서는, 케모인포매틱스의 가능성에 관하여 생각해 보고 싶다.
【질의응답】

개최요령 : 2021년 10월 20일(수) 10:30~16:30
개최장소 : Zoom를 이용한 Live 세미나
수강료(세금포함) : 55, 000엔

 

 

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