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• 2025.04.17 INFORMATION

  　人工知能研究センターの上級主任研究員・劉欣を含む、大阪大学、京都大学、理化学研究所、米国イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校の共同研究チームは、疾患サブタイプごとに異なる遺伝子相互作用ネットワークを構築するための新たな深層学習手法を開発しました。
  　本手法は、一般的な遺伝子間相互作用のネットワークデータと患者由来の遺伝子発現データを統合することで、サブタイプごとの特徴を反映した遺伝子相互作用ネットワークの構築を可能にします。がんのサブタイプ分類や個別化医療の高度化に貢献する基盤技術として期待されています。
  この技術の詳細は、2025年4月24日から28日までシンガポールで開催される国際会議The Thirteenth International Conference on Learning Representations（ICLR 2025）において Oral 発表される予定です。くわしくはこちら。

• 2025.03.27 INFORMATION

  　AIやデータ駆動型システムの信頼性向上のため、データ品質の管理と評価に関する国際規格ISO/IEC 5259シリーズが第1部から第5部まで発行されました。産総研は、AIを用いた製品やシステム、サービス開発に関する国際標準化を主導的に推進し、本規格の発行に大きく貢献しました。
  　特に人工知能研究センターの金京淑副研究センター長らは、本規格の第2部（データ品質指標）のドラフト作成を含む規格開発を主導するとともに、2024年1月には暫定コンビーナーとして各パートの発行に大きく貢献しました。
  　詳しくはこちら。

• 2025.03.10 INFORMATION

  　知的メディア処理研究チーム深山覚研究チーム長、緒方淳客員研究員らは、高性能な音声AI構築に利用可能な2種類の日本語音声基盤モデル「いざなみ」「くしなだ」を公開しました。
  　「いざなみ」は利用者のデータを用いて容易に改良でき、「くしなだ」は日本語の音声感情認識と音声認識に高い性能を発揮します。これらにより、高齢者の音声や感情豊かな表現を含む会話など、教師データが少量しかない場合でも高性能な音声AIを構築できます。今後は日本語方言の音声認識性能の向上にも取り組みます。
  　地域や世代の違いにより音声AIの性能が低下する問題の改善や、地方議会での議事録作成など多くの場面で活用が期待されます。
  　くわしくはこちら。

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