分子最適化問題とは所望の物性値を持つような分子を発見する問題である。この問題に取り組むためには主に2つの課題を解決する必要がある。1つめの課題は、化学的に妥当な分子を制御可能な形で生成することである。分子の生成にあたっては、例えば原子価などの陽に書ける制約を守る必要がある。2つめの課題は、物性値の計測やシミュレーションのコストが高いことが多いことである。そのため、なるべく少ない計測回数でより良い分子を見つける必要がある。たせない手法が多く、100%満たせるものであってもニューラルネットワークの構造が複雑で訓練が難しい。本研究では、より簡単な構造のVAEを用いてこの問題を解決することを目指す。制約を守った分子を必ず生成できるグラフ文法(分子ハイパーグラフ文法)を補助的に用いることで、標準的なseq2seq-VAEでこの問題を解決できることを示す。本研究の主な貢献は、分子ハイパーグラフ文法の提案およびその文法をデータから構築するアルゴリズムの提案である。実験を通じて(1)計測回数制約の有無にかかわらずVAEベースの手法の中で最も良い性能であること(2)計測回数制約があるもとでは強化学習ベースの手法よりも良い性能であることを実証する。教育・研究において、またその後の社会活動においても重要な事柄である「安全」について、その概略を講義する。教育・研究において、またその後の社会活動においても重要な事柄である「安全」について、その概略を講義する。オンオフ間欠性とは、静かな状態と激しく変化する状態が不規則に現れる現象のことである。様々な物理系や実験系で観測されており、その統計的性質を理解するための簡単な数理モデルがいくつか存在している(相乗確率過程や結合カオス系、変調ロジスティック写像など)。それらの数理モデルの多くには共通した構造があり、共通した統計的性質が成り立つことがわかっている(オンオフ間欠性の「標準統計法則」)。いくつかの現象では、標準統計法則では捉えられない性質が観測されており、標準を超えた数理モデルの開拓が必要と考えられている。本講演では、オンオフ間欠性の統計的性質を理解するための様々な数理モデルを紹介し、そこから導かれる統計法則について説明する。講演者の研究の中から、標準を超えた統計的性質をもつ"新奇な"数理モデル(無限峰写像によるオンオフ間欠性)を紹介する。製品の品質向上やサービスの多様化に伴い、商品そのものの価値(モノ)ではなくそれに付随する体験や感覚の価値(コト)が重要視され始めている。これらの付加価値はユーザの心理状態と関連しており、多くの分野でこれらのデータの取得や分析が試みられてる。その中で、心理データをどのように取得すればよいか、また、どのような場面でどのようなデータを取得することが有用であるか、など信頼性の高い心理データを取得する方法論が求められている。代表される心理データの有用性や適用範囲を説明する。これらの方法論に基づき講演者が実施した心理実験について紹介する。繋がりがなさそうに見える量子光学と情報工学は、近年のデバイスの進展と解析技術の発達により弱い相互作用を計測するという観点において、その概念が繋がりを持とうとしている。本講演では、それら2つの学問領域の中間領域ともいえる機械工学の視点から両者を俯瞰し応用展開している計測方法について紹介する。光スピンホール効果とよばれる反射光の位置がnmオーダーでシフトする量子光学的な現象を測定することでサブナノオーダーの表面粗さをとらえている。一方で、擾乱環境下におけるわずかな揺らぎの違いをとらえることで、100光子数以下のイメージングも光相関イメージングも可能になった。AI技術を導入することで劇的に高速化を実現した手法についても紹介する。カーネル法は機械学習の分野で良く知られた手法であるが、近年ではシステム同定の分野でも注目を集めている。比較的短い入出力データから対象システムのインパルス応答を高精度に求めること事ができることが一つの特徴である。本講演では、第一に、カーネル法の利点について、数値例を交えて直感的に説明した後、これをシステム同定に有効に適用する手法について紹介する。第二に、この同定実験に際しての、入力の選択法について述べる。最後に、カーネル法が、実験データに基づくPID制御のオートチューニング等の制御手法にも有効に働くことを、実験及び数値例により示す。イベントニュース&トピックスアクセスお問い合わせサイトマップ。