科学的発見のための非線形機械学習技術の創生

研究課題

体系的番号	JPMJPR165A
DOI	https://doi.org/10.52926/JPMJPR165A
研究代表者	山田誠京都大学, 化学研究所, 助教
研究期間 (年度)	2016 – 2019
概要	本研究では、非線形性やグラフ等の構造データから効率良く新規の科学的発見するための機械学習基盤構築を目指します。具体的には,、非線形構造を持つ高次元大規模データから、スパースモデリングを用いて自動的に人間が解釈できる特徴を選択する基礎理論の確立を目指します。そして、材料科学や創薬科学における新規材料・化合物探索や、疾病予測に重要な新規バイオマーカー検出の大幅な効率化を図ります。
研究領域	新しい社会システムデザインに向けた情報基盤技術の創出

報告書

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