遺伝的プログラミングによる振動生化学反応系の状態方程式の推定
生成AIはヒトの脳の仕組みをコンピュータで再現する研究から発展してきました。私の研究室では、生き物が持つ高度な情報処理の仕組みについて調べ、工学への応用を目指しています。そのためのコンピュータシミュレーションに必要な数理モデルの作成と数値解法の考案を行っています。また、グラフィックスボードを利用した数値解法の並列化と高速化、コンピュータシミュレーションを容易に行うためのアプリの開発を行っています。
主な研究成果
近年、コンピュータの性能が飛躍的に向上したことで、これまで実現が難しかった大規模な代謝経路の動的挙動を、コンピュータシミュレーションで予測できるようになりました。しかし、実験を主に行う研究者にとって、プログラミング言語を使って数理モデルを記述することは非常に難しい作業でした。そのため、プログラミングの知識がなくても利用することができるシミュレータの開発が盛んに進められています。本研究室でも、情報科学の専門知識がなくても簡単に生化学反応系の数理モデルを構築し、実験データの検証を行うことができる生化学反応系解析シミュレータ「WinBEST-KIT」の設計?開発を行いました。また、従来の研究では、既知の数理モデル用近似式のパラメータ予測を行い、実験データとの整合性を確認していましたが、振動現象を示す代謝経路を研究対象とする場合、この方法では表現しきれない動的挙動を示す新たな数理モデルを作る必要がありました。そこで、本研究室では、振動現象を再現できる数理モデルを考案するための進化計算型アルゴリズムの提案を行いました。今後は、このアルゴリズムのGPGPUを用いた並列処理と高速化を進める予定です。
どのような産学官連携ができるか
システム生物学実験研究者のための生化学反応シミュレータの設計?開発
進化計算型アルゴリズムによる数理モデルの推定
SDGs該当番号
