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公開番号2023173905
公報種別公開特許公報(A)
公開日2023-12-07
出願番号2022086455
出願日2022-05-26
発明の名称情報処理方法及びプログラム
出願人株式会社エクサウィザーズ
代理人
主分類G16C 20/30 20190101AFI20231130BHJP(特定の用途分野に特に適合した情報通信技術)
要約【課題】最適化を効率良く行う情報処理方法及びプログラムを提供する。
【解決手段】ネットワークを介して接続された情報処理装置としてのサーバ装置と、ユーザ端末と、を備える情報処理システムにおいて、情報処理装置が実行する情報処理方法は、複数の原材料からなる物質における当該原材料の情報を説明変数として取得するステップと、説明変数の入力に対して物質の予測物性を目的変数として出力するよう機械学習された学習モデルへ、説明変数を入力するステップと、学習モデルが出力する目的変数の情報を取得するステップと、取得した目的変数のうち所定の予測物性が得られる目的変数に対応した説明変数を候補変数として複数取得するステップと、複数の候補変数に対応し、かつ、目的変数を取得するために必要な情報以外の関連情報を複数取得するステップと、取得した関連情報の最適化解析により所定の条件に一致する候補変数を取得するステップと、を含む。
【選択図】図7
特許請求の範囲【請求項１】
情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
複数の原材料からなる物質における当該原材料の情報を説明変数として取得するステップと、
前記説明変数の入力に対して前記物質の予測物性を目的変数として出力するよう機械学習された学習モデルへ前記説明変数を入力するステップと、
前記学習モデルが出力する前記目的変数の情報を取得するステップと、
取得した前記目的変数のうち所定の予測物性が得られる前記目的変数に対応した前記説明変数を候補変数として複数取得するステップと、
複数の前記候補変数に対応しかつ前記目的変数を取得するために必要な情報以外の情報である関連情報を複数取得するステップと、
取得した前記関連情報の最適化解析により所定の条件に一致する前記候補変数を取得するステップと、
を有する情報処理方法。
続きを表示（約 550 文字）【請求項２】
前記最適化解析は、ベイズ最適化、モンテカルロ法、マルコフ連鎖モンテカルロ法及び強化学習のうち１以上のブラックボックス最適化の手法を用いる、
請求項１に記載の情報処理方法。
【請求項３】
前記関連情報は、前記原材料ごとのコスト情報とされている、
請求項１又は請求項２に記載の情報処理方法。
【請求項４】
複数の原材料からなる物質における当該原材料の情報を説明変数として取得するステップと、
前記説明変数の入力に対して前記物質の予測物性を目的変数として出力するよう機械学習された学習モデルへ前記説明変数を入力するステップと、
前記学習モデルが出力する前記目的変数の情報を取得するステップと、
取得した前記目的変数のうち所定の予測物性が得られる前記目的変数に対応した前記説明変数を候補変数として複数取得するステップと、
複数の前記候補変数に対応しかつ前記目的変数を取得するために必要な情報以外の情報である関連情報を複数取得するステップと、
取得した前記関連情報の最適化解析により所定の条件に一致する前記候補変数を取得するステップと、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理方法及びプログラムに関する。
続きを表示（約 1,600 文字）【背景技術】
【０００２】
引用文献１には、新規物質、代替物質の研究、開発などを行う際に、データマイニング等の情報処理技術を組み合わせて効率的に物質探索を行うマテリアルズ・インフォマティクスに関する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特許第６８４２７３１号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記先行技術文献に開示された方法の場合、作製装置が実際に作成した試料の物質を測定し、当該測定結果である所定数の試料の作製条件と物性値とを含むデータセットからベイズ最適化を行い、物性値を最適化する試料の作製条件を推定する。ところで、一般的に最適化を行う際には、データセットを多く取得することが精度を高める上で望ましい。しかしながら、最適化を行うために必要なデータセットを作製装置や実験などにより実際に作製した物質を測定した結果から得るには時間とコストが必要となる。したがって、最適化を効率良く行うには改善の余地がある。
【０００５】
本発明は、上記の課題を鑑みてなされたものであり、最適化を効率良く行うことができる情報処理方法を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
一実施形態にかかる情報処理方法は、情報処理装置が実行する情報処理方法であって、複数の原材料からなる物質における当該原材料の情報を説明変数として取得するステップと、前記説明変数の入力に対して前記物質の予測物性を目的変数として出力するよう機械学習された学習モデルへ前記説明変数を入力するステップと、前記学習モデルが出力する前記目的変数の情報を取得するステップと、取得した前記目的変数のうち所定の予測物性が得られる前記目的変数に対応した前記説明変数を候補変数として複数取得するステップと、複数の前記候補変数に対応しかつ前記目的変数を取得するために必要な情報以外の情報である関連情報を複数取得するステップと、取得した前記関連情報の最適化解析により所定の条件に一致する前記候補変数を取得するステップと、を含む。
【発明の効果】
【０００７】
一実施形態によれば、最適化を効率良く行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
本実施形態に係る情報処理システムの構成の一例を示す図である。
本実施形態に係るサーバ装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
本実施形態に係るユーザ端末のハードウェア構成の一例を示す図である。
本実施形態に係るサーバ装置の機能構成の一例を示す図である。
説明変数及び目的変数の一例を示す説明図である。
実施の形態の概要を示す説明図である。
情報処理システムが実行する処理の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明の各実施形態について、添付の図面を参照しながら説明する。なお、各実施形態に係る明細書及び図面の記載に関して、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複した説明を省略する。
【００１０】
＜システム概要＞
まず、本実施形態に係る情報処理システムの概要について説明する。本実施形態に係る情報処理システムは、所定の物性値を満たしかつ複数の原材料から成る錠剤を作製する場合におけるコストを最小化する原材料の組み合わせ候補を提示するためのシステムである。つまり、本システムは「物性値」に該当する変数を制約条件にした上で、「コスト」に該当する変数を最適化するシステムである。情報処理システムは、薬剤や食品等の開発において利用することができる。
（【００１１】以降は省略されています）

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