Humanome Eyesを利用した研究が、高校生国際シンポジウムで優秀賞を受賞しました

2021年3月25日に開催された「第6回高校生国際シンポジウム」にて、当社製品「Humanome Eyes」を利用した、三田国際学園高等学校の津田賢太郎さん・細谷有美香さんによる研究のポスター発表「パターン認識を用いた微生物単離法の探索」が生物部門で優秀ポスター賞を受賞されました。

Humanome Eyesは「いつでも・どこでも・だれにでも扱えるAI」をコンセプトとする、物体検知に特化したノーコードAIツールです。幅広い方々に本製品をお使いいただくため、先行モニターとしてお二人の研究にご利用いただいておりました。初回利用時は当社も同席させていただきましたが、1時間程度のチュートリアルの後、すぐにHumanome Eyesを利用した新しい研究を考え、議論されている様子を目の当たりにし、高校生の吸収力の高さにはただただ驚くばかりでした。

今回、本製品がお二人の研究にお役に立てたことを、当社も大変嬉しく思います。今後も引き続きご意見を頂き、Humanome Eyesの改善・研究開発を積極的に進めてまいります。

「パターン認識を用いた微生物単離法の探索」要旨

私達は抗生物質産生細菌の探索を行っています。現在広く行われている方法では、採取してきた土壌から微生物を培養し、めぼしいコロニーを単離・培養し、活性検査を行う必要があります。このとき抗菌活性を持つ細菌の発見率は3%程度と大変低く、実験に時間がかかることが問題でした。

そこでHumanome Eyesを用いた画像認識によって、目視より効率良く抗生物質産生細菌のコロニーを識別することはできないだろうかと考えました。抗生物質を産生することがよく知られる放線菌コロニーをターゲットとして、単離した微生物のコロニー25枚（放線菌3枚、その他の細菌21枚）からなる画像データを学習に用いて、うち9枚の画像をコロニーとして検知し、1枚の放線菌コロニーを正しく予測することができました。この結果はこの方法が有効であることを示唆するものです。

今後はデータを増やし精度を高めること、そして抗菌活性を持つ細菌のコロニーであることまで予測することを目指しています。

Humanome Eyesに関するお問い合わせ

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