「multi-task learning」で機械学習モデルの大幅な精度向上に成功！「第8回ケモインフォマティクス秋の学校」にてポスター発表を実施

2023 11/20

2023年11月20日

株式会社CrowdChem（クラウドケム）（本社：東京都大田区、代表：池端久貴、以下CrowdChem）は、当社データベースが保有する特許記載の実験データに、国立研究開発法人物質・材料研究機構（以下NIMS）が所有する高分子データベース「PoLyInfo（ポリインフォ）」のデータをあわせることで、「CrowdChem Data Platform（クラウドケムデータプラットフォーム）」の機械学習モデルに用いる機械学習モデルの大幅な精度向上に成功しました。

「multi-task learning」と呼ばれる手法を用いて実現したもので、この結果を2023年11月28日（火）～30日（木）に開催される「第8回ケモインフォマティクス秋の学校」でポスター発表する予定です。今回の機械学習モデルの精度向上は、当社が先般発表した「AI製品探索」のベースとなるアルゴリズムにおける更なる強化の可能性を示唆しています。

「CrowdChem Data Platform」機械学習モデル精度向上の成果について

「CrowdChem Data Platform」のデータベースには、化学に関する特許や素材メーカー各社のカタログデータを蓄積しています。これにより、産業界が望む実際の製品に関する各種特性値は保有しているものの、参照元としているカタログには分子骨格などの情報が開示されていないため、データベースに情報を掲載できていないことが課題でした。

一方、「PoLyInfo」は膨大な材料物性データだけでなく分子構造情報も保有しており、当社のデータベースとの補完関係が非常に大きいと考えました。

そこで当社とNIMSにおいて、2つのデータベースをあわせて使用可能であるかフィージビリティスタディ（FS）を2023年9月から実施してまいりました。

CrowdChemの機械学習モデルの特徴は、接着剤や化粧品など、分野間をまたいで実験条件を繋ぐことです。今回、PoLyInfoに含まれる多種多様な物性情報を取り込むことで、機械学習モデルによる特許の特性値の予測精度がより向上することを確認しました。

今回の機械学習モデルの精度向上は、当社が先般発表した「AI製品探索」のベースとなるアルゴリズムにおける更なる強化の可能性を示唆しています。

参考：「CrowdChem Data Platform」の新機能「AI製品探索」β版リリースのお知らせ
　　　　https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000009.000103204.html

当社は、この結果を2023年11月28日（火）～30日（木）に開催される「第8回ケモインフォマティクス秋の学校」でポスター発表する予定です。