GANに期待するもの【後編】
難病や新薬候補の発見にも効果 機械学習の進化形「GAN」の広がる用途
高い精度でコンテンツを認識し、再現できる「GAN」(Generative Adversarial Network:敵対的生成ネットワーク)。その用途はどこまで広がるのか。
高い精度でコンテンツを認識し、再現できるGAN(Generative Adversarial Network:敵対的生成ネットワーク)。医療における現在のGANの用途として、検査結果で身体的な異常を発見することが挙げられる。これは診断の高速化や患者の治療の選択につなげることができる。
GANで画像のエラーを発見できれば、患者の健康状態を直ちに分析して判断することが可能になる。正式な診断はできないとしても、医療専門家に注意を促すことは間違いなくできる。GANはまた、かつては治療不可能だった既往症について、新しい治療法を確立する目的でも使われている。
GANの用途はさらに広がる
研究者は、医薬品の発見や新薬の開発を促進させる目的でもGANを使い始めている。GANはリアルな画像を生成するのと同様の方法で、症例の新たな治療法につながり得る化合物や分子を生成することもできる。米バイオテクノロジー企業のInsilico MedicineはGANを使って、さらなる研究の価値がある化合物の候補を生成している。
GANについては、GANの生成モデルと識別モデルを使って複数の潜在的な医薬品候補を手早く試し、それ以上の研究に適しているかどうかを判断できることも分かってきた。
迅速かつ正確に異常を検出できる点で、GANは品質管理でも極めて有望だ。システムに学習させ、複雑なデータを処理させて、それを可能な限り小さなコンポーネントへ抽出させる。GANはまた、データの溝を正確に埋める方法を判断することもできる。具体的には、GANが小さな画像を選び、その画像自体を損なうことなく大幅に拡大できることが分かっている。これは、GANが機械学習に基づいて何がどこにあるべきかを推測し、その推測を適用できることを意味する。
GANは機械学習をパワフルに進化させたものだ。GANは詳細なデータの分析と認識ができることから、人工コンテンツ生成の原動力となる。残念ながら、GANがコンテンツを作り出す現行のプロセスには、相当の人的介入と過大な予算、時間および技術が要る。GANを実装したアプリケーションが普及すれば、幅広くかつ前向きなGANの用途を見つけることができるだろう。
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GANに期待するもの
リアルな画像やディープフェイクを作り出せるGANの能力に対し、業界で懸念が強まっている。だが不安を乗り越えてGANを応用すれば、圧倒的に素晴らしい実用性を発揮できる。
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