arXiv雑要約
AI - 2026/02/04 公開
ランクと推論：マルチエージェント協調がゼロショットタンパク質変異予測を加速する [q-bio.QM, cs.AI, cs.CL]目的：低リソースタンパク質工学におけるゼロショット変異予測の自動化
- タンパク質工学は，医療，環境問題など様々な分野への応用が期待される重要な研究分野である。
- 既存のタンパク質言語モデルは，生物物理学的制約を無視した統計的に自信のある結果を出すことがあり，実験検証が必要となる。
- 本研究は，実験検証候補の選定を自動化し，実験成功率を最大化することを目指す。
- 提案手法VenusRARは，ProteinGymにおいてSpearman相関係数0.551を達成し，既存手法を上回る性能を示した。
- Reason-StageにおけるExpert Panelによる推論により，ProteinGym-DMS99におけるTop-5ヒット率を最大367%改善した。
- Cas12i3ヌクレアーゼを用いた実験検証により，46.7%の陽性率と，活性が4.23倍・5.05倍向上した新規変異体を発見した。
予測集合に基づく最適意思決定 [stat.ML, cs.LG]目的：予測集合を用いた下流タスクにおける意思決定の最適化
- 機械学習モデルの信頼性評価は，医療や安全保障など，様々な分野で重要である。
- 予測モデルの不確実性を考慮した，ロバストな意思決定方法が課題となっていた。
- 予測集合の保証範囲内で，リスクを最小化する意思決定手法を確立することを目指す。
- 本研究では，予測集合に対する最悪の場合を考慮した期待損失最小化の理論的枠組みを提案した。
- その結果，予測集合の構築と意思決定ポリシーの最適化に関する指針が得られた。
- 提案手法であるROCPは，医療診断や安全に関わる意思決定において，既存手法よりも重大な誤りを削減できることを示した。
RIR-Former：座標誘導型Transformerによる室インパルス応答の連続再構成 [eess.AS, cs.LG]目的：室インパルス応答の再構成
- 音響信号処理において，室インパルス応答は重要な役割を果たす。
- 空間全体にわたる高密度な測定は非現実的であることが多い。
- 任意の場所での補間を可能にする再構成手法の確立。
- RIR-Formerは，既存の最先端手法と比較して，正規化平均二乗誤差とコサイン距離の両方において一貫して優れた性能を示した。
- Transformerのバックボーンに正弦波エンコーディングを導入することで，マイクロホン位置情報を効果的に組み込んでいる。
- セグメント化されたマルチブランチデコーダにより，初期反射音と後期残響を個別に処理し，再構成精度を向上させている。