2022 Fiscal Year Annual Research Report
High-Performance Optimization Algorithm based on Machine Learning and Search
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20H04251
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
美添 一樹 九州大学, 情報基盤研究開発センター, 教授 (80449115)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | グラフ探索 / 並列アルゴリズム / 機械学習 / 化合物探索 / 組合せ最適化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
引き続き、探索アルゴリズムと機械学習を用いた手法の研究を継続している。当該年度では特に、応用分野での実性能の向上に注力し、利便性と性能を両立したソフトウェアとして成果を公開している。
グラフ探索アルゴリズムと機械学習の応用分野の中でも本研究で重視しているテーマである新規化合物発見において、計算化学シミュレーションによるサンプリングを利用した並列モンテカルロ木探索 (MCTS) による化合物発見が良好な成果を得た。特に、蛍光物質の発見への応用で、探索の結果得られた化合物の候補から8種類を実際に作成し、そのうち6種類が目視可能な強度での発光をすることが確認された。
上記の成果は並列モンテカルロ木探索と機械学習の組み合わせによって実現されているが、そのアルゴリズムについて、さらに利便性と性能を向上させたオープンソフトウェアChemTSv2として公開している。特に、並列アルゴリズムはスーパーコンピュータなどの高速な計算資源の利用に不可欠だが、グラフ探索アルゴリズムにおいては並列化されたツールの提供は希である。我々のChemTSv2はさらに、計算機に関する専門的な知識を持たない利用者でも容易に利用可能な形態で提供されており、これは研究成果の普及について重要な貢献だと言える。
さらに、機械学習手法を化合物モデルに適用する研究に取り組んだ。化合物の性質を計算化学シミュレーションで計算する場合には最低数分かかるが、これを機械学習モデルで高速に近似することにより探索アルゴリズムの全体の性能を向上させることが期待される。未発表だが、来年度以降に向けて研究を継続している。
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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
グラフ探索アルゴリズムと機械学習の応用面で非常に良好な性能を得ており、実用性を証明できたと考えている。応用面に注力したため論文発表件数は少なくなっているが、研究のフェーズのためであり研究自体の進捗には特に問題ない。
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| Strategy for Future Research Activity |
当初からの重要な要素である機械学習と探索アルゴリズムの組み合わせについては、特に化合物探索に関する応用で良好な成果を得ている。該当年度では特に応用面で成果を得た上、研究成果をオープンソースソフトウェアとして提供しているが、今後も研究成果をソフトウェアに還元し、さらなる性能向上や、化合物以外の対象への応用を目指す。
特に、現在まで化合物をかなり重視しているが、利用している手法はかなり汎用性の高い物であり、幅広い分野への応用が期待される。並列化性能も既に良好な性能を得ているが、さらに向上の余地がある。アルゴリズムやソフトウェアの改良によって性能向上と応用範囲の拡大を目指す。
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