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2021 Fiscal Year Research-status Report

グラフ表現学習の転移性・構成性の獲得とその実践

Research Project

Project/Area Number 21K12041
Research InstitutionInstitute of Physical and Chemical Research

Principal Investigator

瀧川 一学  国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, 研究員 (10374597)

Project Period (FY) 2021-04-01 – 2025-03-31
Keywordsグラフ / 表現学習
Outline of Annual Research Achievements

本研究では、グラフの表現学習に「転移性」「構成性」を実現するための技術研究を行う。グラフ表現学習は近年GNNを用いた多くの研究報告があるものの、先行成功例である画像や言語のような実用性は未達のままである。本研究では、現行GNNの畳み込み操作を廃し、グラフ同様に非定型入力の言語タスクで有効な多層Transformerの自己教師あり学習による「転移性」の獲得を目指す。同時に、分子の「構成性」を反映できる深いモデル構造と自己教師あり事前学習タスクの設計を行う。
応募申請時から日進月歩で技術的な進展が報告されるトピックであり、本年度も事前学習やGNNの自己教師あり学習(SSL)について、さまざまな関係知見が発表され、また我々の検証でも具体的な知見が得られた。特に、応募申請時にはまだ未成熟な問題であったGNNとTransformerとの類似性について同時多発的に興味深い報告がなされた。TransformerのEncoder部分はComputer Vision領域でもViTとして非常に注目される技術となったが、構造としては与えられた複数の多次元特徴ベクトルを処理する汎用モジュールと見ることができる。実際、本年度は触媒活性の計算データOC20等を用いてTransformer Encoderの検証を行った。GNNに関しては初年度計画に沿って行った既存の知見を分析検討した知見を、招待講演や総説などとして多数報告することができた。また、従来、GNNではない標準的な機械学習で行ってきた触媒データの機械学習について、GNNとTransfomerを組み合わせたモデルの検証を行った。また分子生成タスクでのGNNに関しても探索問題として再定義することで分子グラフの自動補完を行う新たな枠組みを提案し国際ワークショップで発表を行った。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

初年度は既存の事前学習手法であるGROVERおよび多層GNN事前学習の分析と要素技術検討を行った。 GNNに関わる技術進展は非常に早く本年度も多数の関係する知見が機械学習コミュニティで発表・検証された。応募申請時には公開されていなかったGROVERに関しても採択論文の予告通り、githubにpytorch実装が公開され、またそれを比較に用いた論文もいくつか発表された。本年度はこれらの調査と解析および、こちらも進展が著しいグラフを入力とするTransformerやTransformer型のGNNについても調査や手法検証を行った。GNNの事前学習については自己教師あり学習が要と考えられており、自然言語処理を追って様々なSSLの事前学習タスクが提案されており調査と検証を行った。

Strategy for Future Research Activity

初年度に得られた分子に関わるGNNについて国際誌の依頼サーベイ論文を執筆中でありこの完成投稿を行う。また計画にそって、初年度の調査・検討で得られた知見やTransformerやGNNについての実装検証で得られた知見をもとに「転移性」「構成性」をさらに検証する具体的なモデルの検討を進める。Transformerに分子構造(特にグラフとみたときのトポロジ)を殿程度・どのように反映するか、3D構造が関与するタスクでのGeometric GNNにTransformerをどのように融合できるか、を中心に検討を行う。

Causes of Carryover

元々予定してた学会出張は新型コロナの影響で本年度もオンライン開催となったため、出張費で計上していた予算は次年度に繰り越すこととした。本年度も感染症の影響の様子をみながら出張費として支出する予定である。

  • Research Products

    (22 results)

All 2022 2021

All Journal Article (7 results) (of which Peer Reviewed: 6 results) Presentation (15 results) (of which Invited: 10 results)

  • [Journal Article] Machine Learning Analysis of Literature Data on the Water Gas Shift Reaction toward Extrapolative Prediction of Novel Catalysts2022

    • Author(s)
      Shinya Mine,Yuan Jing,Takumi Mukaiyama,Motoshi Takao,Zen Maeno,Ken Ichi Shimizu,Ichigaku Takigawa,Takashi Toyao
    • Journal Title

      Chemistry Letters

      Volume: 51 Pages: 269-273

    • DOI

      10.1246/cl.210645

    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Edit-Aware Generative Molecular Graph Autocompletion for Scaffold Input2022

    • Author(s)
      Sheng Hu,Ichigaku Takigawa,Chuan Xiao
    • Journal Title

      The AAAI'22 Workshop on Deep Learning on Graphs: Methods and Applications (DLG-AAAI'22), Vancouver, BC, Canada

      Volume: - Pages: -

    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Fast Improvement of TEM Images with Low-Dose Electrons by Deep Learning.2022

    • Author(s)
      Hiroyasu Katsuno,Yuki Kimura,Tomoya Yamazaki,Ichigaku Takigawa
    • Journal Title

      Microscopy and Microanalysis

      Volume: 28 Pages: 138-144

    • DOI

      10.1017/S1431927621013799

    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Early Detection of Nucleation Events From Solution in LC-TEM by Machine Learning.2022

    • Author(s)
      Hiroyasu Katsuno,Yuki Kimura,Tomoya Yamazaki,Ichigaku Takigawa
    • Journal Title

      Frontiers in chemistry

      Volume: 10 Pages: 818230

    • DOI

      10.3389/fchem.2022.818230

    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] ZDDの区間メモ化探索技法によるコスト制約組合せ問題の高速な解列挙2022

    • Author(s)
      湊真一,番原睦則,堀山貴史,川原純,瀧川一学,瀧川一学,山口勇太郎
    • Journal Title

      情報処理学会研究報告

      Volume: AL-187 Pages: 1-8

  • [Journal Article] 表現と介入:機械学習は化学研究の「経験と勘」を合理化できるか?2022

    • Author(s)
      瀧川一学
    • Journal Title

      化学と教育

      Volume: 70 Pages: 122-125

    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Analysis of Updated Literature Data up to 2019 on the Oxidative Coupling of Methane Using an Extrapolative Machine‐Learning Method to Identify Novel Catalysts2021

    • Author(s)
      Shinya Mine,Motoshi Takao,Taichi Yamaguchi,Takashi Toyao,Zen Maeno,S. M. A. Hakim Siddiki,Satoru Takakusagi,Ken‐ichi Shimizu,Ichigaku Takigawa
    • Journal Title

      ChemCatChem

      Volume: 13 Pages: 3636-3655

    • DOI

      10.1002/cctc.202100495

    • Peer Reviewed
  • [Presentation] 決定森回帰の信頼区間推定, Benign Overfitting, 多変量木とReLUネットの入力空間分割2022

    • Author(s)
      瀧川一学
    • Organizer
      フォレストワークショップ, JST CREST「学習/数理モデルに基づく時空間展開型アーキテクチャの創出と応用」機械学習グループ
    • Invited
  • [Presentation] Machine Learning for Molecules: Lessons and Challenges of Data-Centric Chemistry2022

    • Author(s)
      Ichigaku Takigawa
    • Organizer
      Perspectives on Artificial Intelligence and Machine Learning in Materials Science, FY2021 IMI Joint Usage Research, Kyushu University,
    • Invited
  • [Presentation] 機械学習から見た関心と課題2021

    • Author(s)
      瀧川一学
    • Organizer
      俯瞰ワークショップ報告書 ナノテクノロジー・材料分野 区分別分科会 「プロセスインフォマティクスの俯瞰-材料合成プロセスへのデータ科学適用の現状と展望」 令和3年
    • Invited
  • [Presentation] AIに宝石鑑定は可能か?-深層学習によるダイヤモンドクラリティグレーディングの試み-2021

    • Author(s)
      川野潤,花岡瞳,北脇裕士,江森健太郎,瀧川一学
    • Organizer
      宝石学会(日本)講演会
  • [Presentation] 機械学習・機械発見とデータ中心的自然科学,2021

    • Author(s)
      瀧川一学
    • Organizer
      科研費 学術変革領域(A) ASFA京都合同会議, 京都大学・寺町三条サテライトラボ,
  • [Presentation] 機械学習を自然現象の理解・発見に使いたい人に知っておいてほしいこと2021

    • Author(s)
      瀧川一学
    • Organizer
      JST 科学技術未来戦略ワークショップ「機器の安全性を高める破壊・寿命予測の科学技術基盤の構築」, JST 研究開発戦略センター(CRDS)
    • Invited
  • [Presentation] 機械学習・機械発見から見るデータ中心型化学の野望と憂鬱2021

    • Author(s)
      瀧川一学
    • Organizer
      2021年度 知能情報学専攻コロキウム(IST COLLOQUIUM 2021), 京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻
    • Invited
  • [Presentation] Machine Learning for Molecular Graph Representations and Geometries2021

    • Author(s)
      Ichigaku Takigawa
    • Organizer
      第44回日本分子生物学会, シンポジウム1AS-17:現実世界のノイズと多様性に挑むデータサイエンス・機械学習, パシフィコ横浜.
    • Invited
  • [Presentation] 機械学習と機械発見:データ中心型の化学・材料科学の教訓とこれから2021

    • Author(s)
      瀧川一学
    • Organizer
      第142回 フロンティア材料研究所学術講演会 「データ科学と機械学習の最前線 ーデータを基軸とした材料開発に向けてー」, 東京工業大学
    • Invited
  • [Presentation] 機械学習~データを予測に変える技術~で化学に挑む!2021

    • Author(s)
      瀧川一学
    • Organizer
      サイエンスアゴラ2021, シン・サイエンス~情報・AI・ビッグデータが紡ぐ最先端研究~
  • [Presentation] Machine Learning for Molecules2021

    • Author(s)
      Ichigaku Takigawa
    • Organizer
      Hokkaido University ICReDD - Faculty of Medicine Joint Symposium
    • Invited
  • [Presentation] 帰納バイアスと分子の組合せ的表現・幾何的表現2021

    • Author(s)
      瀧川一学
    • Organizer
      学術変革(A)「社会変革アルゴリズム基盤」(AFSA) , 2021年度 第2回領域集会,
  • [Presentation] 分子のグラフ表現と機械学習の最近2021

    • Author(s)
      瀧川一学
    • Organizer
      理研AIPオープンセミナー
  • [Presentation] A machine-learning view on heterogeneous catalyst design and discovery2021

    • Author(s)
      Ichigaku Takigawa
    • Organizer
      Telluride Workshop on Computational Materials Chemistry, Telluride, Colorado, USA
    • Invited
  • [Presentation] Machine Learning for Chemistry: Representing and Intervening2021

    • Author(s)
      Ichigaku Takigawa
    • Organizer
      Joint Symposium of Engineering & Information Science & WPI-ICReDD in Hokkaido University
    • Invited

URL: 

Published: 2022-12-28  

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