| 研究概要 |
オブジェクトデータベースであるIntellinget Pad上に視覚的にシミュレーションを行って触媒反応経路を推定するシステムの試作を行った.これは反応分子や触媒表面を自律的なデータであるオブジェクトとしてコンピュータ上に表現するものであり,COの水素化による酢酸合成反応に応用してその有効性を実証した.反応経路推定のための基本的な推論枠組みとしては,各種のデータと理論的・経験的知識を使用する知識ベースシステム,特にプロダクションシステムという人工知能的手法を採用し,その推論過程にユーザである化学者が積極的に介入して自己の経験や思想を反映させるアプローチを採用した.本システムの特徴のひとつに、このようなユーザの介入をコンピュータとの視覚的対話を通して行うためのユーザインターフェースを有していることがある.この機能の実現には、Intelligent Padの提供するグラフィックス機能を利用した.
また自己組織的な触媒反応シミュレーションとして触媒反応データをニューラルネットワークに学習させることの可能性の検討を行った.初等関数の学習を通してニューラルネットワークの適用限界の精密な検討を行った.その結果,通常利用されているバックプロパゲーション学習の高度に非線形な関数に対する適用の限界を明確にし,メットワークの最適化とその学習効率の向上によって触媒反応のシミュレーションに適用するための必要条件を求めた.
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