講演情報
[2Yin-A-44]MolLIBRA: 複数のフィンガープリントとテキスト・分子共通表現による代理モデル群を用いた遺伝的分子構造最適化
〇岡田 雅司1、酒井 一樹1、吉田 大哲1、大越 昌樹1、谷口 忠大2 (1. パナソニックホールディングス株式会社、2. 京都大学)
キーワード：
ケモインフォマティクス、ガウス過程回帰、遺伝的アルゴリズム
本稿では限られたオラクル評価回数下での分子最適化問題に対し，遺伝的アルゴリズムに複数の代理モデルを統合した MolLIBRA を提案する．MolLIBRA は，複数のフィンガープリントで定義されるガウス過程代理モデルと，タスク記述と分子の埋め込み類似度に基づく CLAMP 評価器により遺伝的アルゴリズムで生成された分子候補を事前に順位付け・選択し，高コストなオラクル評価を節約する．PMO-1K（評価回数 1000）22 タスクで，MolLIBRA は Top-10 AUC の指標で 14/22 タスクの最高性能と総合成績（全タスクの指標の総和）の最高値を達成した．