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J-GLOBAL ID:202202258506987013   整理番号:22A0798384

動力学を明らかにするための解釈可能な人工知能とexascale分子動力学シミュレーション:Alzheimer病への応用【JST・京大機械翻訳】

Interpretable artificial intelligence and exascale molecular dynamics simulations to reveal kinetics: Applications to Alzheimer’s disease
著者 (8件):
資料名:
巻: 72  ページ: 103-113  発行年: 2022年 
JST資料番号: A1162A  ISSN: 0959-440X  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 文献レビュー  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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特にグラフィックス処理ユニットの統合による計算電力の急速な増加は,分子動力学シミュレーションの能力を劇的に増加させた。今日まで,これらの能力は,非常に長いシミュレーション(数十から数百マイクロ秒まで)を,数千の短いシミュレーションまで広げる。しかし,これらのシミュレーションで生成された膨張データは,それらを実行する研究者だけでなく,その他によって解釈できる。ここでは,人工知能,機械学習,およびニューラルネットワークのような学習技術を,分析パイプラインに統合する方法が,Alzheimer病(AD)蛋白質凝集の動力学を明らかにすることができることを示す。ADターゲットを選択し,現在のシミュレーション方法を記述し,学習概念とADにおけるそれらの応用を紹介し,限界と潜在的解決策を強調した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (4件):
分類
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計算機シミュレーション  ,  神経系の疾患  ,  分子構造  ,  医用画像処理 
タイトルに関連する用語 (5件):
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