ライフサイエンス分野における細胞や組織の形態・構造解析を目的として導入いたしました。特に顕微鏡画像や3Dイメージングデータなど、解析対象が高解像度かつ大容量であるため、高度な処理性能と長時間の安定稼働が求められます。そこで、生物情報学的手法と連携した解析パイプラインの構築に活用しています。Deep Learningや画像認識アルゴリズムを用いることで、微細構造の分類や異常検出、時間経過に伴う変化の定量評価など、従来の解析手法では困難だった高精度な解析を可能としています。これにより、研究の効率化はもちろん、これまで見落とされていたパターンや新たな知見の発見にもつながっており、今後の研究展開においても重要な役割を果たすと期待しています。