金子研の論文が Analytical Sciences に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルは
です。
本論文は、分子設計や材料設計、プロセス設計において強力なツールである混合ガウス分布回帰（GMR）モデルおよび直接的逆解析（DIA）の予測の信頼性を定量的に評価する、新しい外挿指標（IoE: Index of Extrapolation）を提案しています。機械学習モデルを用いた設計では、GMRモデルによりDIAが可能になる一方で、既存データの範囲外（外挿領域）に対する予測の信頼性が低下するという課題がありましたが、これまでGMRモデルの外挿予測の指標がありませんでした。本研究ではGMRモデルの確率密度関数（PDF）に着目し、その負の対数変換としてIoEを定義しました。提案手法により、順解析（条件から結果を予測）および逆解析（結果から条件を予測）の双方において、入力データがモデルの適用領域内に存在するかどうかを数学的に安定して判別することが可能になります。
数値シミュレーションによる検証では、提案したIoEが内挿領域と外挿領域を明確に区別できることが確認されました。さらに、有機化合物の水への溶解度データ、無機超伝導材料の臨界温度データ、およびバッチプロセスの時系列データという、実践的かつ多様なデータセットにこの手法を適用しました。その結果、IoEの値が大きい（確率密度が低い）領域にあるサンプルは、予測誤差のばらつきが大きくなりやすく、予測の信頼性が低下することを実証しました。これは、未知の化学空間や新規材料の探索において、IoEが実用的な信頼性の診断指標として機能することを示しています。
提案手法の最大のインパクトは、モデルの予測と実際の実装との間にあるギャップを埋め、データ駆動型設計の信頼性と解釈性を大幅に向上させた点にあります。実用的な設計においては、未知の領域に踏み込む「化学的な外挿」こそが革新的な分子や材料の発見に繋がりますが、IoEを用いることで、研究者はターゲット条件が適用領域内にあるかを事前に評価し、注意すべき予測を直感的に察知できるようになります。これにより、能動学習や適応型実験戦略との統合が促進され、化学工学やケモ-、マテリアルズ-、プロセスインフォマティクス分野における機械学習の実装と未知の物質探索がより一層加速されることが期待されます。
興味のある方は、ぜひ論文をご覧いただければと思います。どうぞよろしくお願いいたします。
以上です。
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