| 研究課題/領域番号 |
18H04113
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
阿久津 達也 京都大学, 化学研究所, 教授 (90261859)
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| 研究分担者 |
永持 仁 京都大学, 情報学研究科, 教授 (70202231)
細川 浩 京都大学, 情報学研究科, 講師 (90359779)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 逆問題 / グラフアルゴリズム / 特徴ベクトル / ニューラルネットワーク / バイオインフォマティクス |
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| 研究実績の概要 |
今年度は以下の研究を行った。
(1)ニューラルネットワークについての原像問題に取り組み、昨年度に開発した出力ベクトルから入力特徴ベクトルを求める問題を混合整数線形計画問題（MILP）として定式化する方法と以前に開発していた特徴ベクトルからの木状化合物の列挙方法を組み合わせ、与えられた性質を持つ木状化合物を列挙する手法を開発した。さらに、このMILPの定式化の改良を行い、制約を満たす化学構造が少なくとも一つ存在する場合に限り、MILPが解を持つようにした。そして、実際の化学構造データを用いて開発手法の有効性を示した。
(2)学習したニューラルネットワークからブール関数を抽出する問題に取り組み、既存手法と比較してより広いクラスのブール関数を抽出する手法を開発した。具体的にはNested Canalyzing Function というクラス、多数決関数というクラスとそれらを組み合わせクラスのブール関数を抽出できるような手法を開発した。さらに、各入力変数や入力変数の組の値と出力との確率的な関係を抽出するために、動的計画法に基づく手法も開発した。これらの手法について計算機実験を行い、その有効性を評価した。
(3)応用問題という観点から疑似ノットつきRNAの構造比較という問題に取り組んだ。以前に開発した平面グラフの重心を計算する手法を応用して、まずRNA2次構造を木構造に変換し、次に得られた木構造を木の編集距離により比較するという手法を開発し、計算機実験によりその有効性を評価した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
当初の予定とは少し異なる進展をしているが、有用な研究成果が得られつつあり、順調に進展していると判断できる。特に昨年度開発した階層型ニューラルネットワークに関してMILPを用いて逆問題を厳密に解く手法の改良が大きく進展したことは有用な成果であると考えている。また、学習したニューラルネットワークからブール関数や確率的規則を抽出するという問題に対して新たな手法を提案できたことは、近年重要性が指摘されつつあるニューラルネットワークの見える化についての新たな進展をもたらす有用な結果であると考えている。よって、「おおむね順調に進展している」と判断できる。
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| 今後の研究の推進方策 |
当初の予定とは少し異なる進展をしているが、今年度も有用な成果が得られ、順調に進展していると判断できる。特に昨年度に開発した階層型ニューラルネットワークからのMILPを持ちタ特徴ベクトル推定手法を実際の化学構造データに適用したことは大きな進展と言える。また、階層型ニューラルネットワークからの規則の抽出法を開発できたことも大きな進展と言える。今後はこれらの成果を発展させるとともに新たな課題を開拓していく。
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