Nature Machine Intelligence

2019年1月創刊!

2019年に創刊されたNature Machine Intelligence は、変化のめざましい人工知能(AI)や機械学習、ロボット工学の分野における原著論文や総説を掲載するオンライン限定ジャーナルです。

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最新Research

実行可能なヘルスケアのための機械学習における因果推論と反実予測

Causal inference and counterfactual prediction in machine learning for actionable healthcare

掲載

機械学習モデルは、生物医学研究のリスクと転帰の予測に広く用いられている。けれどもヘルスケアでは、因果関係や代替シナリオすなわち反実仮想に関する情報が必要になることが多い。Prosperiらは、精密医療の文脈において純粋な予測モデルに対置されるものとして、介入モデルと反実仮想モデルの重要性を論じる。

NMRのモデル推論のための量子近似ベイズ計算

Quantum approximate Bayesian computation for NMR model inference

掲載

現在利用可能な量子ハードウェアにはノイズによる制限があるため、実用的な実装では古典的なアプローチとの組み合わせが必要となることが多い。Selsらは、量子シミュレーターと各種の機械学習ツールを組み合わせて用いることで、NMRスペクトルから分子構造を推測するという量子-古典ハイブリッド・アプローチの有望な応用例を明らかにした。

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Nature Machine Intelligence注目のハイライト

その他のハイライト

おすすめのコンテンツ

ネットワークベースのフレームワークを用いた自由記述式アンケート回答の民主的な分類

Democratic classification of free-format survey responses with a network-based framework

Nature Machine Intelligence

掲載

Nature Machine Intelligence 1, 7 | doi: 10.1038/s42256-019-0071-y (2012)

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コレクション

顕微鏡におけるディープラーニング

2019年12月

Nature Methods 2019年12月号の特集では顕微鏡におけるディープラーニングにフォーカスしている。このウェブコレクションではNature ジャーナル内で特集した関連コンテンツをその技術的な進展をたたえるべく特集として取り上げている…

人工知能の学際性

2018年9月

人工知能は、コンピューター科学、ロボット工学、認知科学を、科学、産業、社会の多くの領域における革新的な応用へとつなげる、極めて学際性の高い活発な分野である。人工知能の研究は今日、人間および物理的世界と安全に相互作用する、適用範囲の広いAIシステムを開発することを目指している…

その他の「コレクション」

Nature Machine Intelligence ブログ

マシン・インテリジェンスのための学際的フォーラム

今回創刊するNature Machine Intelligence は、研究コミュニティーがこうしたテーマについて討論するためのフォーラムとして、人工知能とロボット工学に関する幅広いトピックを探ります。刊行の目的は、この分野をさまざまな科学分野と結びつけ、近年の進歩が、科学、社会、産業にとって何を意味するかを論じることにあります。

このブログは、Nature Machine Intelligence の編集長Liesbeth Venemaと、シニアエディターTrenton Jerdeによって書かれました。

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