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IT業界に進んだバイオインフォマティシャンが2023年度を振り返る

松原 太一

2023年度も残りわずか。地域差はありますが、寒い時期もそろそろ終わってもうすぐ春ですね。年度末ということで、この1年間で私が執筆した記事の総集編を紹介します。一つでも気になった記事があったら、ぜひこの機会にご覧ください。

常に新しいニュースに溢れていた生成AI

ChatGPTからGPT4モデルが出たのが、ちょうど2023年3月中旬頃なので、ちょうど1年経ちました。技術のインパクトはすさまじく、コンピューターでできることがものすごく増えました。

「生成AIとは何か?」を常に追い続けた

「ChatGPTのような大規模言語モデルで知っておくべき8つのこと」は、大規模言語モデル(LLM)について勉強してみたい人にお薦めの記事です。論文をベースに解説をし、公開当初からかなり読まれた記事でした。

[nlink url=/2023/04/13/8things-to-know-about-llm-arxiv/]

「人間が結果を評価して精度UP!ChatGPTの学習メカニズムとは?」では、実際にOpenAIのChatGPTがどのような手法で開発されたのかを知ることができます。実際に使用者である我々人間のフィードバックに基づいている、という点で世界的に話題になりました。

[nlink url=/2023/05/09/page-slug-learning-mechanism-of-chatgpt/]

AIの話のとき、「学習」とか「訓練」とか、あれって結局どういうこと?ということについて解説したのが「AIの中身は関数!? AIを作る3ステップで「学習」とは何かを考える」です。AIはどうやって作られているのかが気になる、身近な人たちに教えてあげてください。

[nlink url=/2023/09/12/ai-as-functions-and-3steps-learning/]

生成AIで爆上がりした生産性

生成AIの普及で、文字通り生産性は爆上がりしました。執筆・コーディング・学業などありとあらゆる場面において、恵みをもたらしたのではないでしょうか。

中でも、エンジニアや技術者には避けて通れない、コーディングの作業を、今ではGitHub CopilotやClaudeなどが自動化してくれます。コーディング自動化の初期搭載としては、ChatGPTにAdvanced Data Analysisという機能が搭載されて、データをアップロードすると自動で解析をしてくれるようになりました。

「ChatGPTのAdvanced Data Analysisでデータ分析を自動化しよう!」ではその実践を執筆しました。

[nlink url=/2023/10/05/chatgpt-advanced-data-analysis-basics/]

また、生成AIの普及で、「プロンプトエンジニアリング」という言葉が有名になりましたね。プロンプトエンジニアリングにより起こった革命は、ずばり、プログラミング知識がない人でも、自然言語を使ってコンピューターと対話したり、知識を得ることが可能になった、ということです。「Joi Itoが説明するChatGPTによる3つのプログラミング革命とは?」では、伊藤穣一氏の話をテーマに、このパラダイムシフトを整理しました。

[nlink url=/2023/06/21/3programming-revolutions-with-chatgpt-by-joi-ito/]

生成AIが普及してくると、今度は世界中で、機械学習エンジニアや研究者らがオープンソースで生成AIを開発する、という時代の流れになりました。ここで大事だった(しかしとても大変だった)のは、毎日のように技術的なアップデートがあるということです。もちろん、これは今も続いています。しかし生成AI自体のおかげで、論文を高速で読めるようになったので、それはめちゃくちゃでかいです。

その実践方法としての、落合陽一氏の落合メソッドやプロンプト手法を、「難解な論文だってラクに読める!ChatGPTで「難解な論文だってラクに読める!ChatGPTで「3分論文リーディング」」で紹介しました。プロンプト技術のアドバイスについては、「ChatGPTを仕事の相棒にするプロンプトエンジニアリングの26の極意」が反響を多くもらいました。

[nlink url=/2023/11/15/read-papers-efficiently-with-chatgpt/]

[nlink url=/2024/02/08/26-essentials-of-chatgpt-prompt-engineering/]

期待が高まる量子コンピューターと量子技術

量子コンピューターは、「AIの次の技術」と言われています。量子コンピューターの現状が分かる記事は、「量子コンピューターは「不完全」!? NISQ時代の量子計算とは」です。

[nlink url=/2023/06/07/nisq-as-incomplete-quantum-computer/]

『量子コンピューターとAIって、関係するの?』その答えはYESです。具体的にそれを解説したのは「NVIDIA GPUがChatGPTと量子コンピューターに必要な理由・意外な関係」と、「量子コンピューターとAI:ニューラルネットワークやLLMとの関係」の2本です。生成AIなどに詳しい人は、すんなり量子にも入っていけると思います。

[nlink url=/2023/07/19/nvidia-gpus-are-needed4quantum-computing/]

[nlink url=/2023/08/03/quantum-computiing-and-ai/]

量子関連の技術はノーベル賞で頻出したりと、今後も注目必須です。「2023年ノーベル化学賞受賞!量子ドットとそのインパクトとは?」は、量子ドットについて触れました。

[nlink url=/2023/10/19/nobel-chemistry-prize2023-quantum-dot/]

マニアックな内容の記事だと、実際に理論の計算をしているのが「量子テレポーテーションを回路図と計算式で確認してみよう」を書きました。実際紙とペンで確認してみると、すんなり頭に入るものです。

[nlink url=/2023/05/25/check-quantum-teleportation-with-circuit-diagram-and-formulas/]

ITとも関係が深いバイオテクノロジー

生物学にも目が離せません。「ノーベル生理学・医学賞を受賞した炎症反応を抑えるmRNAとは?」や「バイオは新しいデジタル!ITに続くブレイクスルーを生物学が担う!?」では、今、なぜバイオの領域に注目が集まっているのかを解説しています。

[nlink url=/2023/11/02/base-modified-mrna-block-inflammatory-reactions/]

[nlink url=/2023/07/06/what-does-bio-is-the-new-digital-mean/]

生成AI技術も、実はバイオインフォマティクスに大きな貢献をしています。「DNAも言語だ!生成AIの言語モデルとバイオテクノロジーの関係」を読むと、言語モデルのことが分かる上、DNA言語モデルの最新トレンドを追うことができます。

[nlink url=/2024/03/01/dna-as-a-language/]

仕事・暮らし・専門性

個人的には、福岡市に引っ越して環境が大きく変化しました。約1年住んだ感想として、福岡は最高です。「福岡市に移住したらすごかった!4カ月住んでみて感じた魅力はこれ!」を読んでみてください。

[nlink url=/2023/08/29/amazing-things-living-in-fukuoka-city-for-4months/]

バイオインフォ領域や量子・AIなど、コンピューテーション分野はアツい領域で、今後の将来性も高い領域です。現場での感想は「知見を生かした挑戦が楽しい!IT業界に進んだ化学修士卒の経験談」や「IT技術職からのバイオ情報解析キャリアチェンジ 君もバイオインフォマティシャンにならないか?」に書きました。

[nlink url=/2023/08/17/md-of-chemistrys-exp-working-in-the-it-industry/]

[nlink url=/2024/01/11/bioinformatician-basics101/]

社会人博士としての取り組みも、1年くらい経ちました。実際にやってみての所感は「社会人博士課程在学中に得た7つの所感—1年目の秋編」で知ることができますし、今年もアップデートしていきたいと思います。

[nlink url=/2023/12/05/7things-felt-in-the-doctoral-program4working-adult/]

慌ただしくも面白かった1年を過ごして

振り返ってみると、話題に尽きない、面白い1年だったと思います。生成AIの躍進がすごく、まさに劇的な変化となりました。技術進歩が速くなってきたので、乗り遅れないようにキャッチアップを続けていきたいですね。4月からも情報発信していく予定なので、チェックしてもらえると嬉しいです。


同僚でもある理人さんが書いた記事も、研究職のキャリアを目指す人なら参考になるはずです。ぜひお読みください。

[nlink url=/2024/04/04/from-math2bioinformatics-the1styear-of-a-ph/]

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松原 太一
松原 太一
研究員(専門分野:バイオインフォマティクス・深層学習・量子コンピューティング)
2021年から株式会社BlueMemeで量子コンピューティングやゲノム情報解析の研究開発を担当。専門分野は、量子AIの生命医科学への応用。BlueMemeに在籍する傍ら、2023年度より社会人学生として、九州大学大学院システム生命科学府へ進学し博士号取得を目指す。
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