類推に基づく多戦略学習モデルの開発とそのタンパク質機能予測への適用

1995 年度 実績報告書

• 研究課題/領域番号: 07680381
• 研究種目: 一般研究(C)
• 研究機関: 筑波大学
• 研究代表者: 寺野 隆雄 筑波大学, 社会工学系, 助教授 (20227523)
• 研究分担者: 石川 孝 木更津工業高等専門学校, 情報工学科, 助教授 (40270227)
• キーワード: 人工知能 / 機械学習 / 多戦略学習 / 類推 / ゲノム情報処理 / タンパク質機能予測 / アミノ酸配列データ / 帰納学習

研究概要

本研究では、高い機能・性能をもつ多戦略学習型知識システムを実現するための基本的な問題について考察を行い、その結果を、アミノ酸配列データからのタンパク質機能予測の問題、ならびに、一般の機械設計問題に適用する。
本研究は、従来の知識システム技術の延長上に存在し、比較的少数の事例データと領域知識を使う、類推に基づく多戦略学習方式の確立を試みる点に特色がある。これは、既知の構造や機能に関する知識を、事例データに適用して、「抽象化に基づく類推」により、未知データの機能を分類・予測するものである。そして従来の知識ステムが備えるのと同程度の専門知識を用いて知識集約的な学習を実現しようという点で、帰納的手法・演繹的手法と相補的な関係にある。
本年度は、(1)計算機上で実現容易な類推に基づく多戦略学習モデルを確立するとともに、(2)膜タンパク質の一種であるロドプシンファミリーの一部を例題に用いて、タンパク質配列データベースから、事例を収集し、(3)プロトタイプシステム上で機能予測実験を行った。そして、膜タンパク質の一種であるロドプシンファミリーに対する実験の結果、類推に基づく多戦略学習モデルの有用性がある程度明らかにした。
この方法では、利用者との対話的なシステム利用によって、従来の学習システムには見られない、「学習機能の漸進的な向上」を達成することが可能となり、ゲノム情報のような非定型的な「データベースからの知識発見」問題に対する新しい道具となる可能性を秘めているといえる。本手法をより実用的なものにしていくためには、分散データベースと本プロトタイプシステムを有機的に統合する方法を開発する必要がある。

研究成果

• [文献書誌] AIBA, H., et al.: "Learning Mechanisms for Distributed Knowledge Systems" Proc. Pacific-Asian Conf. on Expert Systems. 42-49 (1995)
• [文献書誌] 石川孝 他: "分解・統合原理に基づく概念設計支援" 第13回設計シンポジウム講演論文集. 115-120 (1995)
• [文献書誌] TERANO, T., et al.: "Data Analysis Using Simulated Breeding and Inductive Learning Methods" Proc. IJCAI'95 Workshop on Data Engineering and Inductive Learning. 60-69 (1995)
• [文献書誌] ISHIKAWA, T., et al.: "Building a Knowldge-Base for Protein Function Prediction Using Multistiategy Learning" Proc. 5th Genome Informatic Workshop. 39-48 (1995)
• [文献書誌] TERANO, t., et al.: "Marketing Data Analysis Using Inductive Learning and Genetic Algori thms with Interactive-and Automatical-Phases" Proc.IEEE Conf. on Evolutional Computation(ICEC'95). 771-776 (1995)
• [文献書誌] 及川覚 他: "マルチエージェントシステムへの帰納学習機能の導入とその知的進化に対する考察" 計測自動制御学会第8回自律分散システムシンポジウム. 201-206 (1996)
• [文献書誌] 寺野隆雄: "(高木他)マルチメディア時代の人間と社会-ポリエージェントソサェティー(分担,5章)" 日科技連出版社, (151-183)300 (1995)