- 過去10年間の薬物発見における深層学習の洞察
- 2016年に初のジェネレーティブAIに関する研究論文を発表
- 2019年にGenerative Tensorial Reinforcement Learning（GENTRL）を使用した分子の実験的検証をマウスで実施
- AI駆動の薬物発見（AIDD）業界は大規模な統合を経ており、数十億ドルが投資家に費やされている
- メディアの派手な見出しやAI科学者の主張による「ハイプ」は批判されている
自身がInsilico Medicineの創業者であるという視点から、AIDDのハイプと現実について意見を述べている。
Thoughts in Japanese:
深層学習とジェネレーティブAIの進歩が薬物発見分野にもたらす可能性について、過去10年の洞察を通じて示唆に富む記事である。AI駆動の薬物発見におけるハイプとその影響についての議論は重要であり、投資家や企業が成果を得るためには実験的検証が不可欠であることが示唆されている。AI技術が将来的に薬物開発に果たす役割に期待が寄せられる一方で、現実的なアプローチと成果の達成が重要であると感じる。