大会企画

講演プログラム / Presentation Program

• 趣旨説明

  オーガナイザー

• 講演①：「『生命の相図』からひもとく生物進化」

  美宅 成樹 先生（名古屋大学名誉教授）

  生物の原理を少しでも明らかにしたいと考え、私は研究を続けてきました。一般に科学の原理は非常に少ないパラメータで現象を正確に記述するものです。膜タンパク質予測SOSUIの開発は、そうした研究の最初の成果だったと考えています。最近提出した『生命の相図』も少ないパラメータで生物種を特徴づける概念です。これまでAIによる研究について考えたことはなかったのですが、今回のセッションに当たって、私の研究は「AIでは難しいかもしれない」と考え、お話しすることを引き受けました。つまり、「原理を明らかにすることは、少ないパラメータで現象を正確に記述できるようにすることで、それには現象の背景になるパラメータを厳選し、さらにそれらの関係を説明可能にするものです。」講演では、まず私が行った研究を紹介し、それとAIによる研究と比較し、それぞれの得意・不得意を簡単に議論してみたいと考えています。

• 講演②：「生成AIのスケール則はゲノム言語モデルを記号処理から飛躍させることはできるのか？」

  榊原 康文 先生（大会長・北里大学）

  近年、大規模言語モデルは、スケール則に従ってデータ・モデル・計算資源を拡大することで、単なる記号処理を超え、質問者の意図を汲み取る対話や高度なプログラミング支援など、人間の能力の一部を上回る知的能力を示し始めている。本講演では、このような生成AIの飛躍を手掛かりに、DNA配列を学習対象とするゲノム言語モデルにおいても同様の質的変化が起こり得るのかを考察する。まず、三十数年以上にわたってACGTの4文字の並びに向き合ってきた記号処理としてのバイオインフォマティクス研究を概観し、RNA二次構造予測、深層学習による配列モチーフ解析、ゲノム比較、メタゲノムアセンブリ、OrthologTransformerによる異種発現遺伝子設計へ至る流れを紹介する。その上で、Evo 2やAlphaGenomeなどの代表例と感染性ファージゲノム合成の実証実験を参照し、ゲノムAIが「配列を読む」段階から、機能文脈を予測し、設計候補を提示する段階へ進みつつあることを見ていく。こうした研究を踏まえ、スケールによる能力の飛躍をどのように見いだし、潜在表現から生命の原理候補を取り出すべきかを考えたい。

• 総合討論・フロアとの質疑

登壇予定者 / Speakers