分子反応ネットワークにおける新しい動作を評価する研究を行っています。任意の複雑な反応ネットワークを設計するPEN DNA toolboxにおいて動作を探索するため、Variational AutoEncoder(VAE)の潜在変数を介すことで反応の時系列データを評価しました。
化学反応の目新しさを評価するのに本研究では時系列データを対象にVAEを用いました。この潜在空間に注目すると特徴量を反映した次元圧縮が行われています。
本研究では、入出力は500次元とし潜在空間の次元ごとに他の次元削減手法との比較実験も行いました。この潜在空間におけるパラメータの探索は、反応ネットワークの探索と同様の効果が得られ、時系列データの動作を分類する実験では約75%の正答率が確認された。