NeurIPS 2024でAI創薬のためのデータセット構築について発表しました
さくらインターネット研究所・COGNANOの鶴田（@tsurubee3）です。2024年12月10日から15日にかけて、カナダブリティッシュコロンビア州バンクーバーで開催された「Neural Information Processing Systems (NeurIPS) 2024」にて、「A SARS-CoV-2 Interaction Dataset and VHH Sequence Corpus for Antibody Language Models」と題した研究を発表しました。本研究は、先日のニュースリリースでもお知らせしたさくらインターネットとCOGNANOによる共同研究成果です。
[続きを読む]The Ninth ACM/IEEE Symposium on Edge ComputingでBest Poster Awardを受賞しました
さくらインターネット研究所の中田(@chiku_wait)です。2024年12月4日から7日にイタリア、ローマで開催されたThe Ninth ACM/IEEE Symposium on Edge Computing (SEC)にて、”Feasibility of Runtime-Neutral Wasm Instrumentation for Edge-Cloud Workload Handover ”と題したポスター発表を行いました。また、SEC参加者の投票と運営委員による評価の結果、最も優秀なポスターに与えられるBest Poster Awardを受賞しました。発表内容と会議の様子について紹介します。
[続きを読む]第 17 回 インターネットと運用技術シンポジウム (IOTS 2024)で「透過型SMTPプロキシ」に関する研究成果の発表と受賞
私は暑がりなので、冬でもタンクトップになることがあるのですが、子供の登校時にタンクトップだったことを知った妻が「いつか通報されるよ！」って最近警告されたさくらインターネット研究所の小田（@linyows）です。こんにちは。
2024年12月5日と6日に東北大学にて、第 17 回 インターネットと運用技術シンポジウム (IOTS 2024)が開催されました。私は、「メール送信サーバの集約における透過型 SMTP プロキシの定量評価」というタイトルの研究報告を行ってきました。そして、ありがたいことにIOTS 2024の発表論文のなかで最も優秀な論文に与えられる優秀論文賞をいただきました。では、発表内容を簡単にご紹介します。
[続きを読む]SRE NEXT 2024での講演「工学としてのSRE再訪」がベストスピーカー賞を受賞
さくらインターネット研究所の坪内（@yuuk1t）です。
2024年8月に東京で開催されたSRE NEXT 2024 IN TOKYOにて、私の講演「工学としてのSRE再訪」がベストスピーカー賞を受賞しました。投票してくださった皆さま、そして講演をお聴きいただいた皆さまに、この場を借りて感謝します。受賞のお知らせをいただいてから幾分の時間が経ってしまいましたが、その間に講演動画も公開されましたので、本研究所ブログでも紹介します。
[続きを読む]言語モデルを用いたAI創薬：NeurIPS 2024採択論文の解説
さくらインターネット研究所の鶴田（@tsurubee3）です。先日、『さくらインターネットとCOGNANOのAI創薬に関する共同研究論文が、世界最高峰のAI国際会議「NeurIPS 2024」に採択』というニュースリリースを公開しました。このNeurIPS 2024に採択された論文（以下、「本論文」）は、ここ数年で急速に発展している言語モデルを創薬分野、特にタンパク質のアミノ酸配列に応用する研究です。このような研究は、Metaのようなビッグテックも活発に取り組んでおり、自然言語処理の分野で培われた技術が、自然言語の枠を超えて新薬候補の探索や設計に利用されつつあります。本記事では、本論文を中心に、言語モデルを活用した創薬の研究についてご紹介します。
[続きを読む]博物館用RAG(Retrieval-Augmented Generation)を作ってみました
皆さんこんにちは、さくらインターネット研究所の菊地です。
研究所ではAI・LLM（大規模言語モデル）技術に関して、技術そのものの発展のための本質的な研究からLLMを応用的に利用する研究まで、幅広く様々な領域での調査・検討を実施しています。今回はLLMを実際的に使う際にLLMに固有知識（ドメイン知識）を活用させるための手法として、汎用性があり使い勝手が良く近年注目されているRAG(Retrieval-Augmented Generation)を実際に試してみましたので、そのノウハウなどを簡単にご紹介したいと思います。
[続きを読む]大規模言語モデルの研究動向の調査：時系列データ分析とData-centric AIの視点から
さくらインターネット研究所の鶴田（@tsurubee3）です。先日、研究活動の一環として、時系列データ分析とData-centric AIの二つの視点から、大規模言語モデル（以下、LLM）の最新の研究動向について調査し、私の個人ブログに以下の二つの記事を書きました。本記事では、調査の動機とそれぞれの研究動向の概要について紹介します。
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