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。
Integration of multiomics data with graph convolutional networks to identify new cancer genes and their associated molecular mechanisms
掲載
ハイスループットゲノムデータからがんドライバー遺伝子を同定することは、がんの分子基盤を理解し、精密医療をはじめとする新しい治療法を開発する上で重要な課題である。この課題に取り組むため、グラフ畳み込みネットワークに基づく新しい深層学習手法「EMOGI」を開発した。この手法は、タンパク質-タンパク質相互作用ネットワークとマルチオミクスデータセットを組み合わせたものである。
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)
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…
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…
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。
