1600情報工学一般 多様な細胞における薬物応答遺伝子発現を高精度に予測する新技術を開発
細胞の薬物応答を示す遺伝子発現パターンを高精度で予測する機械学習手法を開発した。薬物のメカニズム解明や薬効予測などさまざまな用途への活用が期待できる。
機械学習
1600情報工学一般 
1600情報工学一般 細胞表面の情報センサーの基本原理を解明～センサータンパク質に作用するくすりの開発に貢献～
くすりの主要な標的となる、細胞表面のセンサータンパク質が細胞に情報を伝える仕組みを明らかに。機械学習を用いて、遺伝子情報から細胞表面センサーの機能を予測する手法を開発。細胞に特定の情報を入力することのできる人工センサーを創製。
1504数理・情報 機械学習によりX線吸収スペクトル解析の自動化が可能に
機械学習を用いて物質・材料研究に必要不可欠なX線吸収スペクトルの解析を自動化・高効率化する手法を開発した。
1600情報工学一般 機械学習で卵巣腫瘍の特性を術前予測
血液検査データに基づく、機械学習による「卵巣がんの術前予測アルゴリズム」を開発した。
1600情報工学一般 人工知能による高精度緑内障自動診断
眼底検査装置からのマルチモダリティ画像情報を用いて、緑内障を自動診断できる機械学習モデルを構築した。
1602ソフトウェア工学 組織透明化と機械学習による内耳の全感覚細胞のアトラス作成
ヒトが音を聴くには内耳の中にあるコルチ器で、組織透明化による全有毛細胞の可視化と機械学習による全細胞の検出プログラムを組み合わせることにより、コルチ器内の全ての有毛細胞の騒音や加齢による障害を自動的に解析する技術を開発した。
1602ソフトウェア工学 精神疾患に関わる脳内ネットワークを推定するAI手法を開発！
疾患の発症に関わるゲノム変異の影響が脳内でどのように伝播するかを解析するために、機械学習の手法を開発し、自閉スペクトラム症（ASD）や統合失調症の発症に関わる可能性のある脳領域間の関係性（脳内ネットワーク）を推定した。
0703金属材料 機械学習により世界最高クラスの熱放射多層膜を設計し、その実証に成功
機械学習（ベイズ最適化）と熱放射物性計算（電磁波計算）を組み合わせて、世界最高クラスの狭帯域熱放射を実現する多層膜（メタマテリアル）を最適設計し、実験にて実証することに成功した。
1603情報システム・データ工学 分子構造を設定するだけで物性値を高速・高精度で予測
機械学習による化学物質の物性値予測に、物理化学の知識を利用する方法の研究開発に取り組み、化学物質の分子構造からその物質の物性値を高速、高精度に検証可能な形で予測する手法を開発した。
1700応用理学一般 機械学習により熱電変換性能を最大にするナノ構造の設計を実現
環境発電への貢献に期待2018-06-16 東京大学 大学院理学系研究科,科学技術振興機構,物質・材料研究機構東京大学の塩見 淳一郎教授 (NIMS兼務) 、山脇 柾大学院生、大西 正人特任研究員、鞠生 宏特任研究員の研究グループは、JST...
1602ソフトウェア工学 機械学習での訓練処理の時間を最大1/5に短縮する計算方式と回路
サービス最適化を高速化して、事業者のビジネスチャンス拡大に貢献2018-05-29 産業技術総合研究所 東京大学情報基盤センターポイント 「人工知能」技術の一つである機械学習の訓練処理を高速化する計算方式と回路を考案 高速化が難しい訓練処理...
0500化学一般 遺伝情報に学ぶ化学触媒設計
生体酵素の遺伝子情報から人工触媒を開発するための設計指針を得ることに成功しました。本研究成果は、大規模な生命化学データベースが、機械学習や統計処理を利用する「キャタリスト・インフォマティクス」に活用できることを示すものです。