技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー
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本セミナーでは、ケモインフォマティクスについて基礎から解説し、データセット作成や、ハイパーパラメータ最適化など、解析をスムーズに行うためのコツ、事例を詳解いたします。
(2023年3月7日 9:45〜11:15)
ケモインフォマティクスの重要なタスクの一つは、化合物を分類するモデルを構築したり、その性能を予測する機械学習モデルを作成することである。これらによってこれまで合成されていなかった新規化合物あるいは既知化合物の中から有望な化合物を計算機上で探索する (=バーチャルスクリーニングを行う) ことが可能となる。分類モデルや定量的な性能予測モデル (回帰モデルと呼ばれる) を構築するためには、目的とする性能に関する参照データのみならず、一つ一つの物質を数値的に記述する「記述子」を準備する必要がある。
本講ではケモインフォマティクス研究で用いられている記述子を紹介するとともに、その特徴や用途について解説する。また、目的に応じて記述子を作成ないしは考案するための戦略について議論する。その一例として、演者が考案した電子状態インフォマティクス記述子について紹介する。また、記述子の実際の応用例を紹介し、記述子の用途・特徴などを紹介する。最後に今後の展望について議論したい。
(2023年3月7日 11:30〜13:00)
データセットはデータ解析の基盤となるものである。当然のことであるが、いくら優れた解析方法があったとしても、データセットが無ければ何も出来ない。また、解析の目的に適合したデータが豊富にあったとしても、そのデータに不備がないことが必要となる。データに不備がなくても、化学構造式のように取り扱いに注意が必要なデータの場合、最大のパフォーマンスを得るためには適切な化学構造情報の処理が必要となる。
そこで本稿では、化学構造情報の前処理を含めた「データ解析をスムーズに行うためのデータセット作成」における留意点について述べたい。
(2023年3月7日 14:00〜15:30)
研究開発の効率化を目指し、ケモインフォマティクスの手法を使って化合物の特性を予測するモデルが注目されており、機械学習をはじめとした人工知能の貢献が期待されている。ライブラリに保管している化合物の構造データだけから、化合物の材料、もしくは薬としての特性を予測することができれば、実験規模を縮小しつつ有効な化合物を選び出すことができるため、研究開発にかかる費用や時間の短縮が見込まれる。
本講演では、機械学習を用いて化合物特性を予測する先端研究とともに、特性の予測を行うための注意点について紹介したい。
(2023年3月7日 15:45〜17:15)
日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。
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