Nature Machine Intelligence

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

2020年7月13日掲載

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

2020年7月6日掲載

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。

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。