2020 Fiscal Year Research-status Report
Evolutionary Search of Structured Data by Using Deep Graph Kernels
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20K12000
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| Research Institution | Kindai University |
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Principal Investigator |
半田 久志 近畿大学, 理工学部, 教授 (60304333)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | deep graph kernel / 進化計算 / 有機薄膜太陽光電池 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題では、グラフの探索を進化計算にて行うものである。先行研究のEDA-GKでは、特徴空間で問題を捉えることにより，遺伝子型から表現型への写像の凸凹さを解消できていると考えられる．ところが，研究を押し進めていく上で，先行研究のEDA-GKでは，カーネル関数が対象としている特徴空間によって，問題によっては機能しないことが判ってきた．例えば，前ページの最小パス距離カーネルの場合，解が全結合に近いグラフであった場合，任意のノード間の距離がほとんど１となり，最適解付近のグラフのヒストグラムに違いがなくなる．結果，ランダムなエッジの追加・削除によるランダム探索に近い挙動を示すことになる．
そこで，本研究課題では，Deep Graph Kernelの利用を検討する．Deep Graph Kernelはグラフカーネルが対象とする特徴に対して，それらの関係性も学習するものである．word2vecにあるような単語の埋め込みをグラフに拡張したものである．特徴空間を構成するときに，特徴間の関係を埋め込むことより，カーネル関数の特性に左右されない安定した探索を実現する．事前学習が必要となるが，領域知識が提供できる問題クラスなら適用可能であると考え、特に、提案手法を有機薄膜太陽光電池で評価することを考える。
有機薄膜太陽電池は、比較的大きめの分子構造となるため、スクラッチで原子を組み合わせても適切な解表現を探索することができない。そこで、既存の有機薄膜太陽光電池に用いられている分子構造の部分構造をモジュールとして、モジュールの組み合わせを探索するようにした。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
有機薄膜太陽光電池の設計に提案手法を応用することに着手した。有機化合物は高々次数４のグラフであり、用いられる原子の種類も数十程度である。しかしながら、ネットワークの規模は大きく、実装に工夫が必要であった。また、SMILESというケムインフォマティクスで用いられている表現形式、隣接グラフ表現形式などの互換性を担保するためのソフトウェアの作成も行なった。いずれの表現形式も、グラフを対象とする難しさを内包しており、同じ物質であっても多様な表現が可能となっている。その意味で本提案手法の有用性を示すにはうってつけの領域であると考えている。SMILESの表現形式を用いて、Gaussianというソフトウェアで、提案する組成式の電気容量を計算するためのフレームワークを作成し、進化計算モジュールと連結させることにより、自動設計する枠組みを作成した。
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| Strategy for Future Research Activity |
有機化合物を構成する原子群に対して、潜在的に表現しうるグラフの集合と、実世界で存在しうる有機化合物の集合は、そのサイズが大きく異なる。これは、原子を記号と見た時の自由度がかなり高いものであるのに対し、実世界で存在する原子には大きさや電気的特性という物理的な制約化で存在していることによる。すなわち、本研究課題で用いられるDeep Graph Kernelに期するものは大量の化合物の組成式から、ありえない配置などを暗黙的に学習することである。Deep Graph Kernelの学習データを大きくすることにより、記号ベースの知識で実世界の化合物群で張られる多様体構造を表現できるか調べていく必要がある。
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| Causes of Carryover |
コロナ禍で予定していた出張が中止・もしくはオンライン開催となった事による。次年度以降で発表を増やしていくことを検討している
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Research Products
(1 results)
