| メール | shigeta.yasuteru.fw@u.tsukuba.ac.jp |
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| 名前 | 重田 育照 |
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| 所属（教員組織）※学生は指導教員の所属を選択 /Affiliation (Faculty/Organization) | 計算科学研究センター/Center for Computational Sciences |
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| 専門分野/ Research Field | 理論化学・計算化学・創薬科学 |
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| 以下の項目から選んでください。 Please select from the options below. | 教員・研究員/ Faculty Member / Researcher |
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| 職位 Position | 教授 |
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| 2－1研究へのAIの活用経験と意識（当てはまるものを選んでください）/Experience with and Perceptions of AI Utilization in Research | AIを活用して研究を実施したことがある/I have conducted research using AI. |
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| 3-1 AI を活用することで推進したい（推進した）研究テーマを回答ください。（1テーマ40字程度）Please describe the research theme(s) you would like to promote (or have promoted) by utilizing AI. | 計算化学とAI を活用した薬剤スクリーニング |
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| 3-2 AIを活用することで解決したい（解決した）学術的課題の概要を教えてください（分野外の専門家がわかるように。1テーマ100〜300字程度）Please provide an overview of the academic challenge(s) you would like to address (or have addressed) by utilizing AI. | 本研究は、計算化学とAIを融合した高精度・高効率な薬剤スクリーニング基盤の確立を目的とする。これにより、従来困難であったタンパク質–リガンド結合過程の動的理解と結合自由エネルギー評価に対し、PaCS-MDにより結合・解離経路を網羅的に抽出し、FMO法で相互作用を量子化学的に分解評価する。これらのデータを機械学習によりスクリーニング予測モデルを構築する。 |
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| 3-3 以下内容がわかる場合は具体的に教えてください。１．研究テーマで AI が特に有効または改善ができる部分はどこ（何）でしょうか？２．AIを活用することによって、研究分野にどのようなインパクトをあたえられるでしょうか？If possible, please provide specific details on the following points: 1Which part(s) ... | AIが最も有効なのは、PaCS-MD とFMOにより生成される膨大かつ高次元な構造・経路・相互作用データの整理・選別・予測の部分である。本手法の開発により、薬剤スクリーニングは従来の静的構造ベースから「動的かつ量子論的理解に基づく設計」へと質的転換を遂げる。 |
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| 3-4 現時点で AI for Science チャレンジ型に応募したいと思いますか？At this point, would you like to apply for the AI for Science Challenge–type program? | 応募したい I would like to apply. |
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| 3-5 ご自身の研究活動にAIを導入・活用するときの課題があれば教えてください。支援構築の参考にします。（複数選択可）If you have any challenges or concerns regarding the introduction or use of AI in your own research activities, please let us know. | 大学からの支援もあれば大変嬉しい; |
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| 3-6 上記テーマのためのデータは既に取得済みですか？ Have the data for the above research theme already been collected? | 現在データはなく、これからデータを取得する予定（前向き研究）The data have not yet been collected, and we plan to collect them in the future (prospective research). |
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