Active Learning
膨大な設計候補のうち、どれを次に実験するかの判断がボトルネックになります。能動学習によるランキングと選抜が、計算と実験の連携効率を左右します。
Focus
Ranking and Selection
Approach
Active Learning
The Solution
多タスク予測のスコアと不確実性を組み合わせ、次に実験すべき候補を選ぶ能動学習の考え方に関心があります。実験回数を抑えつつ探索を進めるための選抜方針を検討します。
取り組みの方向性
本テーマは選抜手法への関心であり、リード候補数や結合親和性の数値を自社実績として示すものではありません。関連する公開研究は会社概要に出典付きで記載しています。