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2018.11.21

【受賞・表彰等】化学システム工学専攻(D3) 陳 嘉修さんが第41回ケモインフォマティクス討論会において、最優秀講演賞 (学生)を受賞されました。

2018年10月27日、化学システム工学専攻(D3) 陳 嘉修さんが第41回ケモインフォマティクス討論会において、最優秀講演賞 (学生)を受賞されました。

<受賞された研究 受賞された研究 ・活動について>
タイトル:
"How can we trust QSPR models?": Ideas on building interpretable machine learning methods

概要:
所望の特性を持つ新規化合物を設計することは、化学製造の開発におけるボトルネックです。機械学習によるQSPRは、化学設計をより効率的に働かせ、より良い結果を生み出すことができます。現在のQSPRモデルに関連する課題は、ブラックボックスモデルを操作する解釈性の欠如です。したがって、解釈可能な機械学習は、利用者がQSPRモデルを理解し、信頼し、効果的に管理するために不可欠です。モデルの解釈の範囲を定義するには、Global interpretationとlocal interpretationの2つの解釈性があります。Global interpretationとは、化合物の作用・活性・性質のメカニズムを明らかにする一連の化合物の構造と性質の関係に関する情報です。Local interpretationは、単一の化合物の異なる部分がどのように特性に影響を与えるかについての情報を与え、特性を低下または強化する構造モチーフを同定するために適用することができます。Global interpretationは基礎研究を加速するための仮説を導き出すことができます。Local interpretationは、特性を改善するためのさらなる構造最適化に関するより具体的かつ有用な情報を提供することができます。本研究では、アンサンブル学習と解釈可能モデルへの深い学習に基づく2つの異なるアプローチを提示し、それぞれGlobal interpretationとlocal interpretationを達成しました。人間の知識と期待に合致した解釈可能な機械学習手法によって、QSPRモデルの信頼性を高めることができると考えています。

 

<今後の抱負・感想>
I am very pleased and grateful to accept the award. I would like to thank my advisor, prof. Funatsu, for providing me an opportunity to do this work and giving all support and guidance. I am also grateful to members of the laboratory. This accomplishment would not have been possible without them.

船津・小寺研:http://funatsu.t.u-tokyo.ac.jp/ja/%E3%83%9B%E3%83%BC%E3%83%A0/