AI・計算資源を活用したい

本ページでは、AI解析や高性能計算環境の活用、研究データ基盤との連携に関するシステム環境・先行ユースケース・技術情報を紹介しています。SPReAD・ARiSE等への応募を検討されている方や、採択後にAI・計算資源を活用した研究環境を具体化される方は、研究計画の検討や実装方針の整理にご活用ください。

活用できるシステム環境・インフラ

  「GakuNin RDM-mdx連携によるAI活用プラットフォーム
   ・高性能計算データ活用基盤「mdx」とGakuNin RDMの連携環境。
   ・データ管理からAI解析へのスムーズな移行モデルとして活用可能。
   【鈴村豊太郎(東京大学)<シンポジウム2025>】

  「GakuNin RDM-Intellectra連携によるディスカバリーサービス
   ・AIによるデータ探索や、研究データの横断的な発見を支援する基盤環境。
   【西村浩二(広島大学)、小山実里, 木村譲(株式会社ページワン)<シンポジウム2025>】

  「メタデータ変換・設計支援システム
   ・AIを援用してデータの可視化や検索性を高めるためのシステム。
   【小林紀郎(理化学研究所 )、古谷浩志(大阪大学)<シンポジウム2025>】

参考になる先行ユースケース(AI・データ駆動型)

  「全国規模の材料データプラットフォームにおけるAIベース検索システムの構築
   【華井雅俊(東京大学)<シンポジウム2025>】

  「大規模言語モデル(LLM)を使用した文学研究のための研究資源およびオープンプラットフォームの構築
   【橋本健広, 松崎和賢, 岡嶋裕史, 笹川浩, 小花聖輝(中央大学)、宮川創(筑波大学)、木谷厳(帝京大学)、古屋耕平(青山学院大学)、廣田美玲(獨協医科大学)、ヨーヘイイガラシ(コネチカット大学)<シンポジウム2025>】

  「乳児の股関節脱臼の見落としゼロを目指す異常判別AIとコミュニティスクリーニングシステムの開発
   【吉岡京子, 本田千可子, 松本博成, 仲上豪二朗, 春名めぐみ,中川桂一, 富井直輝,岡田慶太(東京大学)<シンポジウム2025>】

  その他の口頭発表(バイオ・医療・材料分野等)の講演資料・映像。
  【<シンポジウム2025>】

技術的な仕様や最新動向の把握

  「プラットフォーム連携チーム」「融合・活用開拓チーム」の活動・計画報告資料およびオンデマンド映像。
  【過去のシンポジウムを含む(2023年2024年2025年) 】