学術的背景 RNA（リボ核酸）は生命体において極めて重要な分子であり、遺伝子発現、調節、触媒など多様な生物学的プロセスに関与しています。ヒトゲノムの大部分はRNAに転写されますが、RNA分子の構造研究は依然として大きな課題を抱えています。RNA分子は通常、高い構造的多様性と柔軟性を持ち、これがその機能の前提となっていますが、これが核磁気共鳴（NMR）、X線結晶学、クライオ電子顕微鏡（cryo-EM）などの伝統的な構造解析手法の適用を制限しています。特に大きなRNA分子では、その構造的多様性と大規模なRNA構造データベースの欠如により、既存のタンパク質構造予測手法（例：AlphaFold）を直接RNAに適用することができません。したがって、大きなRNA分子の三次元構造、特にその構造的多様性を正...

科学報告 背景紹介 感知と神経処理における感覚情報は、事前の期待に大きく影響される。感知は単なる受動的な受信ではなく、過去の経験と現在の状況に基づいた事前情報と現有の感覚情報を統合する積極的な推論プロセスである。この情報の統合方式は異なるメカニズムで表現されることがある。一つは異常入力に焦点を当てた予測誤差信号処理（Prediction Error、略称PE）、もう一つは予測情報の強化を通じて実現する鋭化表示である。本稿では、顔認識におけるこれら二つのメカニズムの表現について研究した。 研究の出典 この研究はドイツ・ハンブルク大学医療センター(University Medical Center Hamburg-Eppendorf)システム神経科学科のAnnika GarlichsとHelen...

深層神経ネットワーク生成コンテンツの不可視かつロバストな保護方法 学術的背景 近年、深層学習モデルが工学アプリケーションで革命的な発展と広範な応用を見せており、ChatGPTやDALL⋅E 2のような現象的なアプリケーションが次々と登場し、人々の日常生活に深い影響を与えています。同時に、人々はオープンソースの深層学習技術を利用して、画像スタイル転移や画像のカートゥーン化などの様々なコンテンツを作成できます。これらの技術はAI生成コンテンツ（AIGC）と呼ばれています。こうした背景の中で、AIGCを基にした商業アプリケーション（例えば、美图、Prisma、Adobe Lightroomなど）の著作権保護が急務かつ避けられないものとなりました。しかし、多くのAIGC関連技術がオープンソースである...