非コードRNA（ncRNA）は、細胞プロセスや疾患の発症において重要な役割を果たしています。ゲノムシーケンシングプロジェクトによって大量の非コード遺伝子が明らかになりましたが、ncRNAの機能と分類は依然として複雑で挑戦的な問題です。ncRNAの多様性、複雑性、および機能性は、バイオマーカーや治療ターゲットの発見において、特に生物医学研究の重要な対象となっています。しかし、既存のncRNA分類ツールの多くは、単一または2種類のデータタイプ（例えば配列や二次構造）に依存しており、他の重要な情報源を無視しています。さらに、既存の手法は解釈可能性に欠けることが多く、異なるncRNAクラスの特徴を明らかにするのが困難です。 これらの問題を解決するため、Université Paris-Saclayと...

科学論文レポート：Q-Cogni——統合因果強化学習フレームワーク 近年、人工知能（AI）技術の急速な発展により、高効率かつ説明可能な強化学習（Reinforcement Learning, RL）システムの構築に向けた研究が進んでいます。強化学習は人間の意思決定プロセスを模倣できる技術として、自動化計画、ナビゲーション、ロボット制御、医療診断など様々な分野で広く活用されています。しかし、現行の強化学習手法には、膨大なサンプル要件、環境モデルの構築の複雑さ、意思決定の説明性の低さ、そして因果推論（Causal Inference）の欠如に起因する複雑で動的な環境への適応困難といった課題があります。このような背景の問題を踏まえ、Cristiano da Costa Cunha、Wei Liu、...