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MAGICIANとは、材料ゲノム(Materials Genome)、材料情報学(Materials Informatics)、情報化学(Chemo-Informatics)とネットワーク(Networks)を結びつけて(Associate)いかれる人材です。
2004年
ここでは、遺伝的アルゴリズムを用いた図形認識を扱っています。
情報化学系のパラメータ探索に使った例はこちらを参照してください。
うちの双子のチビズは型はめが得意です。
こうした犬、猫の形をクルクルって回して正しい所にはめ込みます。
こうした１０個ぐらいの画像なら１分もかからずにはめ込む事ができます。
二人で相談しながらですが。
でもコンピュータはどうでしょうか？
意外とこういう認識は不得意です。
（この写真を撮ろうとしてやらせていたらその後、三毛猫がどうしても見つかりません。どこに隠したやら？ いぬっころと同じで骨を埋めるように大事なものはどこかに隠してしまいます。コンピュータはそんなことをしません）
(2011.11.24 このJAVAアプレットは動きません。)
遺伝的アルゴリズムを用いて図形中にある形を探させます。試してみて下さい。
遺伝的アルゴリズムによる有機化合物の蒸気圧推算式構築 論文作成中もう少しお待ちください。
この遺伝的アルゴリズムと言うのは適者生存の法則を使って最適解を求めて行くやり方です。
昔、友人に聞いたのですがソニーのロボット犬AIBOは学習によってどんどん飼い主の好みの方向に育っていくそうです。
自分はニューラルネットワークで学習して行くのだと思っていたのですが、友人によるとあれはGAで「ある行動をする。ほめられる。さらにほめられる方向へ進化する。
ある行動をする。怒られる。その行動をしないようにする。」とすべての行動に対する飼い主の評価を数値化してなるべく高い評価を得られる行動をするらしいです。
まー、うちの”えのころチビズ”の最近の行動もそれに近い所があります。こうした遺伝的アルゴリズムを化学に応用した例などを紹介します。
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