| 研究課題/領域番号 |
23K16942
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分61030:知能情報学関連
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
ディープテシュ ダス 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 特任研究員 (60809367)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2024年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2023年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
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| キーワード | Interpretability / Conformal Prediction / Uncertainty modeling / Generate molecule |
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| 研究開始時の研究の概要 |
In this project, we will develop a machine learning framework and exploit the conformal prediction (CP) framework to quantify the uncertainty in in-silico molecule modeling.
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