2026-03-11T04:30:27Z https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/oai

oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00234902 2025-01-19T09:40:34Z 1164:2735:11468:11669

対照学習を用いたグラフニューラルネットワークによる化合物の特性予測の最適化 青木, 滉志郎 Apakorn, Kengkanna 大上, 雅史 バイオ情報学1 創薬プロセスの効率化を目的として，化合物の物性や標的分子に対する活性を機械学習によって予測するバーチャルスクリーニング技術が活用されている．しかし化合物の特性ラベルの得られたデータの不足という問題が存在する．そのため本研究では，大量のラベルなしデータを用いた事前学習法である対照学習に注目し，対照学習におけるラベルなしデータの水増し処理法（augment 手法）を最適化することで，化合物の特性予測精度向上に寄与する要素の検証を行った． technical report 情報処理学会 2024-06-13 application/pdf 研究報告数理モデル化と問題解決（MPS） 15 2024-MPS-148 1 7 2188-8833 AN10505667 https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/234902/files/IPSJ-MPS24148015.pdf jpn