| 研究課題/領域番号 |
14380157
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
知能情報学
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| 研究機関 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
山村 雅幸 東京工業大学, 大学院・総合理工学研究科, 教授 (00220442)
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| 研究分担者 |
藤井 輝夫 東京大学, 生産技術研究所, 助教授 (30251474)
山本 貴富喜 東京大学, 生産技術研究所, 助手 (20322688)
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| 研究期間 (年度) |
2002 – 2004
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| 研究課題ステータス |
完了 (2004年度)
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| 配分額 *注記 |
16,900千円 (直接経費: 16,900千円)
2004年度: 3,300千円 (直接経費: 3,300千円)
2003年度: 5,700千円 (直接経費: 5,700千円)
2002年度: 7,900千円 (直接経費: 7,900千円)
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| キーワード | DNAコンピューティング / 分子メモリ / 強化学習 / ドロップレット / マイクロリアクタ / アクエアスコンピューティング / NP完全 / PNA / マイクロリアクター / パプチド核酸 / 電気泳動 / アクエリアスコンピューティング |
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| 研究概要 |
DNAコンピューティングにおいてブレークスルーを要する課題は、(1)汎用性の実現、(2)操作性の向上、(3)キラーアプリケーションの提案にある。
本研究の目的は、アクエアス・コンピューティングを、ドロップレットを用いて自動化することで、(1)汎用、かつ(2)操作性の高いDNAコンピュータを実装するとともに、生体分子のように安価に使い捨てられる材料を用いて試行錯誤回数を確保する(3)分子強化学習をキラーアプリケーションのひとつとして実現することにある。
PNAを用いた分子メモリの実装についてマイクロリアクタによる超高効率書込み(90%以上)技術を提案し、実現した。
LAMP法を用いた分子強化学習方法を提案し、生物実験により実現性を確認した。
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