先週の金曜日、「統計・機械学習若手シンポジウム、統計・機械学習の交わりと広がり」という東京で開催された研究会を取材しました。癌レジストリー分析や1細胞ゲノムのクラスタリング解析など、バイオにも続々と機械学習が取り入れられる時代になりました。我が国にも若手で元気のある研究者がいることを見て、安心しました。しかし、肝心の発表内容がほとんど理解できないのにはあきれました。研究の目的とやっていることは極めて分かりやすいのですが、彼らが駆使する単語と数式が大きな理解の壁となっていました。今後、バイオテクノロジーの産業化に機械学習や深層学習は不可欠でありますが、分子生物学研究者とこうした数学・統計学研究者には大きな深い溝が存在しています。我が国の次世代バイオの成長を阻む数学の壁を本日は取り上げます。

 ここからは申し訳ありませんが有料で全文をお楽しみ願います。Wmの憂鬱Premiumサイト( https://bio.nikkeibp.co.jp/wm/ )からならお得な料金(個人カード払い限定、月間500円で読み放題)で購読いただけます。以前のバックナンバーもまとめてお読みいただけます。

※日経バイオテクONLINEの読者は、日経バイオテクONLINEのサイトから記事にアクセス願います。

この記事は有料会員限定です

会員の方はこちら
2週間の無料トライアルもOK!
購読・試読のお申し込み
※無料トライアルのお申し込みは法人に限ります。(学生や個人の方はご利用いただけません)