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タグ 創薬

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量子コンピューター超えの計算能力…東京理科大が開発した「LSIシステム」がスゴイ ニュースイッチ by 日刊工業新聞社

2023/11/25 このエントリーをはてなブックマークに追加 125 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip 量子コンピューター スゴイ LSI ニュースイッチ CMOS

東京理科大学の河原尊之教授らの研究チームは、回路線幅22ナノメートル(ナノは10億分の1)の相補型金属酸化膜半導体(CMOS)を使い、現在の量子コンピューターを超える計算能力を持つ大規模集積回路(LSI)システムを開発した。創薬や材料開発などに生かせる「組み合わせ最適化問題」を低消費電力かつ高速... 続きを読む

「量子超越性」を持つ光量子コンピュータ、AWSで利用可能に スパコン富岳で9000年かかる計算を36マイクロ秒で

2022/06/03 このエントリーをはてなブックマークに追加 201 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip AWS スパコン富岳 量子超越性 光量子コンピュータ 難問

Xanaduのクリスチャン・ウィードブルックCEOは「この成果は量子コンピュータにとって、大きなマイルストーンの一つだ」と話す。世界中の研究者や開発者がBorealisを使い、次世代電池開発や創薬、金融、物流などさまざまな分野の難問を解決することを期待する。 Borealisは、AWSの量子コンピュータのフルマネージドサービ... 続きを読む

禁忌の人体実験が可能に?人工臓器を組み合わせた「疑似人体」を開発 | ナゾロジー

2020/03/11 このエントリーをはてなブックマークに追加 222 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip ナゾロジー 人工臓器 禁忌 オルガノイド credit

複数のオルガノイドを基盤の上に配置した様子。左下の呼吸する肺から出た酸素の多い体液は赤で示され、各臓器から戻って来る酸素の少ない体液は青で示されている/Credit:youtube.TissUse point 脳を含む複数の培養臓器を連結した疑似人体の作成に成功した 疑似人体は創薬において有用 完璧な培養脳を作ることは倫理的に... 続きを読む

Kaggle創薬コンペにおけるDeep Learningの適用 - Technical Hedgehog

2019/04/23 このエントリーをはてなブックマークに追加 55 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip Technical Hedgehog Kaggle 適用

創薬においてコンピュータの活用はますます盛んになってきており、2012年にはKaggleでコンペも開催されました。このコンペは標的に対する分子の活性を推定するというタスクでした。 用いられた手法としては1位はDeep Learning、2位は非Deepな機械学習手法でありスコアにこそ大差はありませんでしたが、創薬においてDeep ... 続きを読む

東芝 研究開発センター:研究開発ライブラリ 世界最速・最大規模の組合せ最適化を可能にする画期的なアルゴリズムの開発について-物流・創薬など社会課題を短時間で解決するサービ

2019/04/20 このエントリーをはてなブックマークに追加 73 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip 分子 探索 新薬開発 サービ 構築

情報通信プラットフォーム / 知能化システム 前のページに戻る 世界最速・最大規模の組合せ最適化を可能にする画期的なアルゴリズムの開発について -物流・創薬など社会課題を短時間で解決するサービスプラットフォームの構築に向けて- 当社は、物流における効率的な配送ルートの探索や新薬開発における最も有効な分子... 続きを読む

IT創薬の希望の星:スパコン「京」で挑む世界最大の創薬データベース構築 « WIRED.jp

2013/07/04 このエントリーをはてなブックマークに追加 65 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip スパコン データベース スーパーコンピューター 構築 コスト

2013.7.4 THU IT創薬の希望の星:スパコン「京」で挑む世界最大の創薬データベース構築 スーパーコンピューター「京」を使って新しい医薬品を開発しようという、いわゆるIT創薬プロジェクトが動き出している。そのひとつで京都大学の奥野恭史教授らが取り組んでいるのは、100億通りにもなる巨大な創薬データベースの構築だ。データベースが完成すれば、創薬にかかる時間とコストが大幅に改善されると期待され... 続きを読む

 
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