コンピュータシミュレーションに対して説明を与える人工知能の応用

<plone.namedfile.file.NamedBlobImage object at 0x7fede63b6ba0 oid 0x35fea4 in <Connection at 7fee02b74dc0>>

2022-04-21

natural_sciences

{'items': [{'key': 'ck6m8', 'term': '遷移状態', 'description': {'blocks': [{'key': 'cvlh7', 'text': '化学反応において反応物から生成物へ遷移する過程の途中にある不安定な活性化状態のことを言う。遷移状態理論においてはポテンシャルエネルギー曲面の鞍点に相当する。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}, {'key': 'fjkq1', 'term': '説明可能なAI ', 'description': {'blocks': [{'key': 'bmrgq', 'text': '深層学習の発展により高度な画像、テキスト、音声認識ができるようになったが、深層学習はブラックボックス型の学習モデルであり、なぜ内部でそのように予測したのか理解しにくいのが課題である。そこで学習結果に説明性を与える「説明可能な人工知能 (Explainable AI: XAI)」の技術が注目を浴びている。本研究では、XAI のうち局所的な説明性を与える LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanations)とSHAP(SHapley Additive exPlanations)の２種類の手法を用いて遷移状態を予測したデータに対する入力変数の寄与率を定量化した。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}, {'key': '7n77i', 'term': 'ポリペプチド鎖', 'description': {'blocks': [{'key': 'ivov', 'text': 'アミノ酸は重合しポリペプチド鎖を形成し、タンパク質の1次構造となる配列を構成する。ポリペプチド鎖には立体障害によって主鎖二面角の取りうる範囲が決まっている。主鎖二面角に関する異性化反応の遷移状態を知ることはタンパク質折り畳みの理解につながる基本的課題である。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}, {'key': 'du77i', 'term': '深層学習', 'description': {'blocks': [{'key': 'aqvi', 'text': '生物のシナプス結合による神経回路網を模した機械学習モデルを人工ニューラルネットワークと言う。さらに、入力層と出力層のあいだに多数の中間層を用意し、データに含まれる特徴を各層に学習させるモデルのことを深層学習もしくはディープラーニングと言う。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}, {'key': '59jp0', 'term': '反応座標', 'description': {'blocks': [{'key': '9ihiv', 'text': '化学反応の反応経路に沿って表現される、分子間の結合長や結合角などによる幾何学的な座標のことを言う。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}]}

['es']

['菊辻卓真', '森 勇介', '金 鋼', '松林伸幸']

https://rd.iai.osaka-u.ac.jp/image/photo_drwan_640_es.png

金　鋼

准教授

基礎工学研究科

https://rd.iai.osaka-u.ac.jp/ja/02b4b79d5b8a2a8a.html