小データな多ドメイン間での知識共有のための機械学習手法の開発とその応用

小数据跨领域知识共享机器学习方法的开发与应用

• 批准号: 20K19871
• 负责人: 松井 孝太
• 金额: $ 2.75万
• 依托单位: Nagoya University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2020
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2020-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20K19871/
• 关键词: 機械学習; 転移学習; 能動学習; スモールデータ; 能動的転移学習

本年度は，能動学習および能動的転移学習の手法の開発とその評価，対外発表，および論文の執筆を行った。具体的には以下の2つの項目について取り組んだ。（１）能動学習の手法である能動的レベル集合推定法を抗がん剤開発のための第I相臨床試験のデザインに応用するための新たな枠組みを構築した。第I相臨床試験では、抗がん剤の許容される最大の用量（最大耐用量）の正確な推定が重要な問題であり、提案法は理論的には正確な最大耐用量を達成でき、実験によって既存の手法と比較して様々なシナリオで高い推定精度を達成していることを確認した。本研究は2023年の日本計量生物学会年会で口頭発表を行い（申込時2022年度）、現在論文を執筆中である。（２）能動的転移学習の新たな方法として，能動的レベル集合推定法にガウス過程（GP）モデルのための転移学習の方法であるDiff-GPモデルを組み合わせた、能動的転移レベル集合推定法を開発し、太陽電池用シリコンインゴットの低品質領域推定問題に応用した。開発した手法は、既に終了した実験で得られたデータを簡単な変換によって現在の実験データのように扱うことを可能とし、これを用いて現在の実験をより効率化することができる。さらに、過去のデータと現在のデータの違いが明示的にモデル化できる場合、このモデルを推定しながら同時にレベル集合推定を行う発展的な方法も開発した。これらの手法は、適用した低品質領域推定問題で既存法に比べて少ないデータ数で高い推定精度を示す結果が得られた。本研究はプレプリントが既に公開され（https://arxiv.org/abs/2304.01404）、現在論文誌に投稿中である。

今年，我们开发并评估了主动学习和主动转移学习方法，并在外部介绍并撰写论文。具体而言，我们解决了以下两个项目：（1）已建立了一个新框架，以将主动水平集估算（一种主动学习方法）应用于I期临床试验的设计，以进行抗癌药物开发。在I期临床试验中，对抗癌药物的最大可接受剂量（最大耐受性）的准确估计是一个重要问题，并且所提出的方法在理论上能够实现准确的最大耐受性，并在实验上证实，与现有方法相比，它在各种情况下达到了高估计精度。这项研究是在日本计量与生物学学会的2023年年会上口服的（在2022年应用时），目前正在撰写论文。 （2）开发了一种新的主​​动传输学习方法，作为一种新方法，用于主动传输水平集估计，将主动水平集估计方法与DIFF-GP模型，一种用于高斯工艺转移学习（GP）模型的传递方法，并将其应用于硅胶硅胶对太阳能电池的低品质面积估计问题。开发的方法允许从已经完成的实验中获得的数据通过简单转换作为当前的实验数据处理，这可用于使当前的实验数据更有效。此外，我们还开发了一种高级方法来估计模型，同时估计了水平集估计，其中可以显式建模过去和当前数据之间的差异。这些方法获得的结果显示出高估计准确性，而数据中的数据比现有的低质量面积估计问题的现有方法少。这项研究的预印本已经发表（https://arxiv.org/abs/2304.01404），目前已提交给该期刊。

项目成果

転移学習の基礎：異なるタスクの知識を利用するための機械学習の方法

迁移学习的基础知识：利用不同任务知识的机器学习方法

• 发表时间: 2021
• 作者: 重中 晟吾;中正 和久;和﨑 克己;Takashi Nicholas MAEDA;松井孝太
• 通讯作者: 松井孝太

償却推論に基づいた継続学習

基于摊销推理的持续学习

• 发表时间: 2020
• 作者: MAEDA Keisuke;HORII Kazaha;OGAWA Takahiro;HASEYAMA Miki;川島寛乃，河野慎，熊谷亘，松井孝太，中澤仁
• 通讯作者: 川島寛乃，河野慎，熊谷亘，松井孝太，中澤仁

Exploration of fluorine solvent for Minor Actinide extraction

氟溶剂萃取次锕系元素的探索

• 发表时间: 2022
• 作者: Masahiko Nakase;Kota Matsui;Miki Harigai;Shinta Watanabe;Chihiro Tabata;Tomoo Yamamura;Tohru Kobayashi;Takashi Kajitani;Koichi Kakinoki;Taisuke Tsukamoto;Takashi Shimada
• 通讯作者: Takashi Shimada

Siエピタキシャル成長プロセスにおける適応的な制約を用いたベイズ最適化

在硅外延生长过程中使用自适应约束的贝叶斯优化

• 发表时间: 2020
• 作者: He Zhu;Ren Togo;Takahiro Ogawa;Miki Haseyama;長田圭一，沓掛健太朗，山本純，山下茂雄，小寺崇，永井勇太，堀川智之，松井孝太，竹内一郎，宇治原徹
• 通讯作者: 長田圭一，沓掛健太朗，山本純，山下茂雄，小寺崇，永井勇太，堀川智之，松井孝太，竹内一郎，宇治原徹

転移学習の発展と応用（基本概念からメタ学習, 継続学習まで）

迁移学习的发展与应用（从基本概念到元学习和持续学习）

• 发表时间: 2020
• 作者: Tsubasa Kunieda;Ren Togo;Noriko Nishioka;Yukie Shimizu;Shiro Watanabe;Kenji Hirata;Keisuke Maeda;Takahiro Ogawa;Kohsuke Kudo;Miki Haseyama;松井孝太
• 通讯作者: 松井孝太