[2Z2] [General Session] 5. Web Intelligence

[2Z2-01] Synthetic Accessibility Assessment Using Auxiliary Responses

〇Shun Ito¹, Yukino Baba¹, Tetsu Isomura², Hisashi Kashima^1,3 (1. Graduate school of Informatics, Kyoto University, 2. Mitsubishi Chemical Holdings Corporation, 3. RIKEN Center for Advanced Intelligence Project)

Keywords:Synthetic Accessibility Assessment, Human Computation, Bayesian Model

新しい化合物の設計は計算機による自動化が進んでいるが，化合物が合成可能かどうかの判定は未だ自動化が困難で専門家による判定作業に依存しているため，効率的な処理が行われていない．そこで，専門家ではない準専門家に判定を依頼し得られた回答を集約することでより効率よく合成可能性の判定を行うことを目的とする．本研究では，準専門家は合成可能性の判定に加え，補助回答として悪い部分構造の選択を行う．今回提案する集約手法は，得られた補助回答を用いて準専門家と原子のクラスタリングを行う第1段階と，クラスタリング結果を考慮して判定回答の生成をモデル化する第2段階との，2段階で構成される．実験では実際に準専門家から収集した回答データを用いて新規化合物の合成可能性の予測を行い，補助回答を考慮した本手法が補助回答を考慮しない既存手法と比較して，高い予測精度が得られることを示した．