背景紹介：機械学習回帰モデルにおける変数選択の重要性 近年、機械学習はバイオインフォマティクスおよびデータサイエンス分野で広く応用され、予測モデリングの発展を大きく促進しています。ランダムフォレスト（Random Forest、RF）回帰は一般的なアンサンブル学習アルゴリズムとして、予測精度やモデルの堅牢性を効果的に高めることができ、連続型アウトカムの予測モデルを構築する上で重要なツールとなっています。しかし、高次元データに直面した場合、モデル内の予測変数が多いほど必ずしも予測性能の向上につながるわけではなく、むしろ情報の冗長化やモデルの過学習、実際の応用時の利便性の低下につながる可能性があります。したがって、「変数選択（Variable Selection/Feature Selectio...

学術的背景と研究の意義 近年、治療用タンパク質（therapeutic proteins）は医学分野での大きな可能性のため、バイオ医薬品産業の研究焦点となっています。治療用タンパク質医薬はその高い標的性を強みとし、従来治療が困難であった急性または慢性疾患（自己免疫疾患、癌など）に対して解決策を提供すると考えられています。1880年代の血清療法の発見から、1986年の初のモノクローナル抗体医薬muromonab-CD3の登場まで、治療用タンパク質市場は拡大の一途をたどり、2032年には推定474億米ドルに到達します。しかし、治療用タンパク質が引き起こす免疫応答（immunogenicity）は、薬物開発者にとって長年の悩みです。免疫応答は有害な副作用をもたらすだけでなく、治療機序としても機能し...

学術的背景 ペロブスカイト材料は、太陽電池やその他の電子デバイスへの広範な応用により、非常に注目されています。その光学特性（たとえばバンドギャップや格子振動）は、化学組成を調整することで柔軟に制御することができます。ペロブスカイトの構造から光学特性を予測する研究は既に成熟していますが、光学データから化学組成を逆算して予測することは依然として難題です。この課題の解決は、ペロブスカイト材料の開発や生産の加速にとって重要な意味を持っています。特に大規模な工業生産においては、新材料の化学組成を迅速にスクリーニング・検証できれば、生産効率が大幅に向上します。 この課題に応えるため、研究者らは高スループット合成、高分解能分光技術、そして機械学習（特に人工ニューラルネットワーク, ANN）を組み合わせた革...

学術的背景 材料科学および化学分野において、材料の原子レベルの性質を理解することは極めて重要です。しかし、従来の原子間ポテンシャル計算手法（例えば密度汎関数理論、DFT）は精度が高いものの、計算コストが非常に高く、大規模システムへの適用が困難です。近年、機械学習（ML）ポテンシャルを原子シミュレーションに応用する研究が大きく進展し、特にガウス過程（Gaussian Process, GP）に基づくMLポテンシャルは、能動学習、不確実性予測、低データ要求といった利点から注目を集めています。しかし、カーネルベースのモデルは大規模データセットを扱う際に深刻なスケーラビリティの問題に直面しており、データセットの規模が10^4を超えると計算複雑度が急激に増加し、真の汎用性を実現することが難しくなります...

人工知能（AI）技術の急速な発展に伴い、人工ニューラルネットワーク（Artificial Neural Networks, ANNs）は多くの分野で顕著な成果を上げています。しかし、従来のニューラルネットワークのトレーニング方法、特にバックプロパゲーション（Backpropagation）アルゴリズムは、ハードウェア実装において多くの課題を抱えています。バックプロパゲーションアルゴリズムはソフトウェアでは効率的ですが、ハードウェアで実装する場合、計算パスが可逆であること、各ニューロンに大量のメモリが必要であること、活性化関数の導関数を計算する必要があることなど、これらの条件をハードウェアで満たすことは困難です。さらに、従来のCMOS（Complementary Metal-Oxide-Sem...

背景紹介 二次元材料（2D materials）は、その独特な物理化学的特性により、ナノエレクトロニクスやオプトエレクトロニクスなどの分野で大きな応用可能性を示しています。しかし、これらの材料のナノスケールでの構造的擾乱（structural perturbations）は、その性能に重要な影響を及ぼします。従来のラマン分光法（Raman spectroscopy）などの手法は、材料の構造情報を提供できますが、その空間分解能は通常、回折限界に制限されており、ナノスケールでの構造変化を正確に検出するのは困難です。この問題を解決するため、研究者たちは、機械学習（machine learning, ML）と分光技術を組み合わせることで、空間分解能を向上させ、ナノスケールの構造的擾乱を明らかにするこ...

学術的背景 化学交換飽和転移（Chemical Exchange Saturation Transfer, CEST）磁気共鳴画像（MRI）は、生体組織の詳細な分子情報を提供する先進的な非侵襲的イメージング技術です。CEST MRIは、特定の代謝物の交換可能なプロトンを選択的に飽和させ、その飽和を水分子に転移させることで、低濃度のタンパク質や代謝物の検出と定量を可能にします。CEST MRIは、神経変性疾患やがんなどの診断において大きな可能性を示していますが、データ収集時間の長さ、画像処理の複雑さ、解釈の難しさなどの技術的課題により、研究環境から臨床応用への移行が制限されています。 近年、人工知能（Artificial Intelligence, AI）は、医療画像分野での応用が広がり、特に...

露天鉱山の爆破作業は鉱物の抽出において重要ですが、同時に環境や構造への大きなリスクを伴います。爆破過程で発生するピーク粒子速度（Peak Particle Velocity, PPV）は、爆破振動が周囲の構造物や環境に与える影響を評価するための重要な指標です。正確なPPVの予測は、爆破作業の最適化、環境破壊の軽減、および構造物の安全性の確保に重要な意義を持ちます。従来の予測手法は非線形関係や高次元データを扱う際に限界がありますが、機械学習（Machine Learning, ML）技術、特にハイブリッド機械学習手法はPPV予測において大きな可能性を示しています。本稿では、露天鉱山の爆破におけるPPV予測へのハイブリッド機械学習技術の応用を体系的にレビューし、その利点、課題、および今後の研究方...

学術的背景 クラウドコンピューティング技術の急速な発展に伴い、動的で異種混在のクラウド環境において効率的なジョブスケジューリングの需要が高まっています。従来のスケジューリングアルゴリズムは単純なシステムでは良好な性能を発揮しますが、現代の複雑なクラウドインフラストラクチャではその要件を満たすことができません。クラウド環境におけるリソースの異種混在性、エネルギー消費、リアルタイム適応性などの問題は、研究者に人工知能（AI）を基盤としたソリューションの探求を促しています。AI駆動のジョブスケジューリング技術は、機械学習、最適化技術、ヒューリスティック技術、およびハイブリッドAIモデルを通じて、より高い適応性、拡張性、エネルギー効率を提供します。本稿は、AI駆動のジョブスケジューリング技術を包括的...

学術的背景 近年、ナノテクノロジーとモノのインターネット（IoT）の急速な発展により、革命的な分野であるナノモノのインターネット（IoNT）が誕生しました。ナノモノのインターネットは、ナノスケールのデバイスをインターネットに接続し、農業、軍事、マルチメディア、医療などの分野で重要な役割を果たすことができます。しかし、ナノモノのインターネットと機械学習（ML）の両方が著しい進歩を遂げているにもかかわらず、これらをどのように組み合わせるかに関する包括的な研究は比較的不足しています。既存の研究は主にナノモノのインターネットのアーキテクチャ、通信方法、特定の分野への応用に焦点を当てており、機械学習がデータ処理、異常検出、セキュリティにおいて持つ可能性を見落としています。したがって、本論文はこの空白を...