2016 Fiscal Year Annual Research Report
Winning against Go masters with massively parallel search algorithm using 10,000 or more CPU cores
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25700038
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| Research Institution | Institute of Physical and Chemical Research |
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Principal Investigator |
美添 一樹 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, ユニットリーダー (80449115)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | ゲームプログラミング / 並列計算 / 探索 / 人工知能 / 囲碁 / 深層学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
Google DeepMind 社による囲碁プログラム AlphaGo の成功を受けて当初の目的の一部であった囲碁名人への勝利は達成されたため、残る目的である並列探索アルゴリズムの研究に集中している。
今年度は探索アルゴリズムの応用を広げるためモンテカルロ木探索の応用研究を行い、まだ投稿中ではあるが近日中に発表可能と期待される。主に2件の成果が得られた。1つは所望の構造を持つ RNA シークエンスを探索によって発見する手法である。本来の問題は分岐因子が大きすぎるが、探索順序をランダムに限定した上で繰り返しモンテカルロ木探索を行うことによって、従来手法を大幅に上回る性能を達成した。2点目はシリコン-ゲルマニウム合金の最適な構造を発見する問題である。探索空間の大きさと探索時間によって動的にモンテカルロ木探索アルゴリズムの性質を調整する手法を開発し、熱伝導率最大化又は最小化する物質構造を高速に発見することに成功した。
並列探索アルゴリズムの応用については引き続き進めている。統計的パターンマイニングへの応用については、手法の改良を行っている。昨年度までに既に、パターンが密である場合に非常に高い性能を達成していたが、今年度はパターンが疎である場合に向けた改良を検討した。また、昨年度までは適用対象が特徴量が0,1の2値である場合に限定されていたが、連続である場合にも対応可能な手法が発表されたため、それの並列化の検討を開始した。また並列深さ優先探索ライブラリの開発の一部として、頻出パターンマイニング手法に対象を限定としたライブラリを開発中であり、ほぼ完成している。
方針転換と新たな問題への応用によって成果が出るまで時間がかかり、論文発表は課題期間終了後となる見込みである。
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| Research Progress Status |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Causes of Carryover |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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