JP2022531982A - 特徴ベクトル実現可能性推定 - Google Patents

Abstract

特徴ベクトル実現可能性は、分子候補の特徴ベクトルから、複数の部分構造の数を表す目標構造ベクトルを生成することと、分子候補の分子構造が、少なくとも目標構造ベクトルを用いることによって実現可能であるかどうかを決定することとによって推定される。

Description

本発明は、特徴ベクトル実現可能性推定に関する。

目標特性を満足する新たな材料を探索するために、情報技術が用いられ得る。しかし、時間および金銭の観点からコストがかかるものとなる非効率性が存在する。

材料発見において、ＩＴ技術は、必要な特性の新たな材料を見出すスピードを加速してきている。目標特性を満足する新たな材料を見出す逆問題は、材料発見の最も難しく重要な部分である。ＴＲＬは、ＲＦＩのＡＭＤ（Accelerated Material Discovery：加速された材料発見）プロジェクトにおける材料発見ツールを開発している。既存の分子が分析され、分子から抽出された特徴ベクトルから回帰モデルが取得される。取得された回帰モデルを用いて、必要な特性を満足する特徴ベクトルが推定され、分子生成器は推定された特徴ベクトルから分子構造を生成する。特徴ベクトル推定（３）において、見込みのある特徴ベクトル（ｆｖ）は、目標特性値（Ｖ＿ｐ）と、推定された特性値との差を、回帰モデル（ｆ）によって最小化するための数値最適化問題を解くことによって見出され得る。ｆｖ＝ａｒｇｍｉｎ┳（ｖ∈Ｓ）｜Ｖ＿ｐ－ｆ（ｖ）｜。探索空間（Ｓ）が適切に制限されない限り、多くの場合、取得された特徴ベクトルを満足する化学構造が存在しない。分子構造生成は、特徴推定に比べて長い時間がかかるので、対応する化学構造がない特徴ベクトルを回避することは、材料発見プロセスの性能を改善するために非常に重要である。

従って、当技術分野において、上記の問題に対処する必要性がある。

さらなる態様から考察すると、本発明は、ニューラル・ネットワーク・トレーニングのための装置を提供し、装置は、プロセッサと、プロセッサによって実行されたとき、プロセッサに操作を行わせる命令を全体として含む１つまたは複数のコンピュータ可読媒体とを備え、かかる操作は、分子候補の特徴ベクトルから、複数の部分構造の数を表す目標構造ベクトルを生成することと、分子候補の分子構造が、少なくとも目標構造ベクトルを用いることによって実現可能であるかどうかを決定することとを含む。

さらなる態様から考察すると、本発明は、ニューラル・ネットワーク・トレーニングのためのコンピュータ・プログラム製品を提供し、コンピュータ・プログラム製品は、処理回路によって読み出し可能であり、本発明のステップを行うための方法を行うための処理回路による実行のための命令を記憶する、コンピュータ可読記憶媒体を備える。

さらなる態様から考察すると、本発明は、コンピュータ可読媒体に記憶され、デジタル・コンピュータの内部メモリにロード可能なコンピュータ・プログラムを提供し、前記プログラムがコンピュータ上で実行されたとき、本発明のステップを行うための、ソフトウェア・コード部分を備える。

本発明の態様によれば、コンピュータ実装方法が提供され、方法は、分子候補の特徴ベクトルから、複数の部分構造の数を表す目標構造ベクトルを生成することと、分子候補の分子構造が、少なくとも目標構造ベクトルを用いることによって実現可能であるかどうかを決定することとを含む。この態様によれば、実現不可能な特徴ベクトルは識別されることができ、従って材料発見のために必要な計算リソースの量および時間を低減する。

本発明の他の態様によれば、前の態様の方法が、複数の部分構造は、１つのノードに接続された１つのエッジを有する第１の構造と、１つのノードに接続された２つのエッジを有する第２の構造と、１つのノードに接続された３つのエッジを有する第３の構造と、１つのノードに接続された４つのエッジを有する第４の構造とを含むことが、必要に応じて提供される。この態様によれば、特徴ベクトルの実現可能性は、４つのタイプの部分構造によって正確に決定され得る。

本発明の他の態様によれば、前の態様の方法が、分子候補の特徴ベクトルから、分子候補の原子の数とリングの数とを捕捉し、分子候補の分子構造が、少なくとも目標構造ベクトルを用いることによって実現可能であるかどうかを決定することは、分子候補の原子の数とリングの数とをさらに用いることによって行われることをさらに含むことが、必要に応じて提供される。この態様によれば、特徴ベクトルの実現可能性は、分子候補内の原子およびリングの数の情報によって正確に決定され得る。

前述の態様はまた、コンピュータ実施方法を行うように構成された装置と、プロセッサまたはプログラマブル回路によって実行されたとき、プロセッサまたはプログラマブル回路にコンピュータ実施方法を行わせる、コンピュータ可読媒体またはプログラマブル回路上に具体化された命令を記憶したコンピュータ・プログラム製品とを含む。概要の項は、必ずしも、本発明の実施形態のすべての特徴を述べない。本発明の実施形態はまた、上述の特徴の部分的組合せを含み得る。

次に本発明は、例のみとして、以下の図に示されるように、好ましい実施形態を参照して述べられる。

本発明の実施形態による例示的フレームワークを示す図である。 本発明の実施形態による装置１０の例示的構成を示す図である。 本発明の実施形態による動作フローを示す図である。 本発明の実施形態による特徴ベクトル４００を示す図である。 本発明の実施形態による部分構造を示す図である。 本発明の実施形態による、図３のフローにおけるＳ１００のサブフローを示す図である。 本発明の実施形態による複数の部分構造を示す図である。 本発明の実施形態による初期グラフおよび対応する構造ベクトルを示す図である。 本発明の実施形態による処置の作用ベクトルを示す図である。 本発明の実施形態による基本処置の作用ベクトルを示す図である。 本発明の実施形態による例示的成長プロセスを示す図である。 本発明の実施形態による、いくつかのノードおよびリングの数のペアに対する記憶された構造ベクトルを示す図である。 本発明の実施形態によるリング作成処置を示す図である。 本発明の実施形態によるリング作成処置によるリングの数の範囲を示す図である。 本発明の実施形態による、図３のフローにおけるＳ３００のサブフローを示す図である。 本発明の実施形態による、システムとして機能するコンピュータの例示的ハードウェア構成を示す図である。

本明細書の以下で、本発明の例示の実施形態が述べられる。例示の実施形態は、「特許請求の範囲」による本発明を限定するものではなく、実施形態において述べられる特徴の組合せは、必ずしも本発明に本質的ではない。

図１は、本発明の実施形態による例示的フレームワークを示す。フレームワークにおいて、分子構造１００は、特徴エンコーディングによって、分子構造の潜在表現とすることができる、特徴ベクトル２００に変換される。回帰モデルは、回帰モデルが特徴ベクトル２００から分子構造１００の特性を予測するように、特徴ベクトル２００および分子構造１００の特性からトレーニングされる。

次いで、目標特性３００を与える特徴ベクトル２００が、トレーニングされた回帰モデルを用いることによって見出され得る。実施形態において、見込みのある特徴ベクトルｆｖは、以下の式（１）に示されるように、目標特性値Ｖ_ｐと、回帰モデルｆによる推定された特性値との差を最小化するための、数値的最適化問題を解くことによって見出され得る。ｆｖ＝ａｒｇｍｉｎ_ｖ∈Ｓ｜Ｖ_ｐ－ｆ（ｖ）｜・・・（１）

見込みのある分子構造は、分子生成器を用いることによって特徴ベクトルｆｖから生成され得る。時には見出された特徴ベクトルから分子構造を生成することが不可能な場合がある。見込みのある分子構造を取得するための計算リソースおよび時間を節約するために、リグレッサは、実現不可能な特徴ベクトルを式（１）における探索空間Ｓから削除し得る。本明細書の以下で、実現不可能な特徴ベクトルを識別するための装置が述べられる。

図２は、本発明の実施形態による装置１０の例示的構成を示す。装置１０は、分子構造に変換され得ない、実現不可能な特徴ベクトルを識別し得る。それによって、装置１０は、見込みのある分子構造を取得するための計算リソースの量または時間あるいはその両方を低減し得る。

装置１０は、プロセッサまたはプログラマブル回路あるいはその両方を含み得る。装置１０は、命令を共同で含む１つまたは複数のコンピュータ可読媒体をさらに含み得る。命令は、コンピュータ可読媒体またはプログラマブル回路あるいはその両方において具体化され得る。命令は、プロセッサまたはプログラマブル回路によって実行されたとき、プロセッサまたはプログラマブル回路に、複数の動作部分として動作させる。

それによって、装置１０は、記憶部１００、取得部１１０、生成部１２０、捕捉部１３０、列挙部１４０、および決定部１５０を含むものと考えられ得る。

記憶部１００は、装置１０が行う処理のために用いられる情報を記憶する。記憶部１００はまた、装置１０の動作のために用いられる多様なデータ／命令を記憶し得る。装置１０内の１つまたは複数の他の要素（例えば、取得部１１０、生成部１２０、捕捉部１３０、列挙部１４０、および決定部１５０）は、必要に応じて、データを直接または記憶部１００を通じて通信し得る。

記憶部１００は、装置１０の揮発性または不揮発性メモリによって実施され得る。いくつかの実施形態において、記憶部１００は、１つまたは複数の特徴ベクトル、構造ベクトル、分子候補の原子またはリングあるいはその両方の数を含んだ表、およびそれらに関連した他のデータを記憶し得る。

取得部１１０は、分子候補の特徴ベクトルを取得する。実施形態において、取得部１１０は、装置１０または他の装置によって実施され得るリグレッサから特徴ベクトルを取得し得る。特徴ベクトルは、複数の要素を含むことができ、分子候補の様々な特性を示し得る。

実施形態において、特徴ベクトルは、畳み込みニューラル・ネットワークなど、少なくとも部分的に自動データ駆動型のやり方で定義され得る。他の実施形態において、少なくとも部分的に人間の経験または知識あるいはその両方によって、予備的に定義され得る。特徴ベクトルの詳細は以下で説明される。

取得部１１０は、装置１０の動作のために必要な他のデータを取得し得る。取得部１１０は、生成部１２０および捕捉部１３０に、特徴ベクトルを提供し得る。実施形態において、特徴ベクトルは、分子候補内の部分構造の数を表し得る。特徴ベクトルの詳細は以下で説明される。

生成部１２０は、分子候補の特徴ベクトルから目標構造ベクトルを生成し得る。目標構造ベクトルは、分子候補内の複数の部分構造の数を表し得る。実施形態において、生成部１２０は、目標構造ベクトルとして、特徴ベクトルからの分子候補のフィンガープリント（fingerprint）を抽出し得る。

生成部１２０は、目標構造ベクトルより大きな１つまたは複数の二次構造ベクトルをさらに生成し得る。生成部１２０は、決定部１５０に、目標構造ベクトルまたは１つまたは複数の二次構造ベクトルあるいはその両方を提供し得る。

捕捉部１３０は、分子候補の特徴ベクトルから分子候補の原子の数とリングの数とを捕捉し得る。捕捉部１３０は、分子候補の特徴ベクトルから、各原子価に対する分子候補の原子の数をさらに捕捉し得る。捕捉部１３０は、捕捉された情報を決定部１５０に提供し得る。

列挙部１４０は、実現可能構造ベクトルを列挙し得る。実施形態において、列挙部１４０は、ノードおよびリングの数の各ペアに対する実現可能構造ベクトルを列挙し得る。実施形態において、列挙部１４０は、装置１０の外部の他の装置において実施されることができ、実現可能構造ベクトルを予備的に用意し得る。列挙部１４０は、列挙された実現可能構造ベクトルを決定部１５０に直接、または記憶部１００を通じて提供し得る。

決定部１５０は、分子候補の分子構造が、少なくとも目標構造ベクトルを用いることによって実現可能であるかどうかを決定し得る。実施形態において、決定部１５０は、実現可能性を決定するために、目標構造ベクトルに等しいまたはそれより大きな１つまたは複数の二次構造ベクトルをさらに用い得る。

いくつかの実施形態において、実現可能であることは、製造が可能である、または安定な形で存在し得るものとして定義され得る。分子候補が実現可能であるとき、その分子は場合により製造され得る、または自然界に存在し得る。分子候補が実現不可能であるとき、分子候補は製造されることはできず、または自然界に存在し得ない。

実施形態において、決定部１５０は、実現可能性を決定するために、分子候補の原子の数およびリングの数をさらに用い得る。実施形態において、決定部１５０は、実現可能性を決定するために、各原子価に対する分子候補の原子の数をさらに用い得る。

決定部１５０は、予め定義された空間に目標構造ベクトルが含まれることに応答して、分子候補の分子構造は実現可能であると決定し得る。

実施形態において、決定部１５０は、分子候補の原子の数およびリングの数に対応する、予め定義された空間に目標構造ベクトルが含まれることに応答して、分子候補の分子構造は実現可能であると決定し得る。

予め定義された空間は、列挙部１４０によって列挙された実現可能構造ベクトルによって定義され得る。実施形態において、分子候補の原子の数およびリングの数に対応する予め定義された空間は、列挙された実現可能構造ベクトルによって定義される。

図３は、本発明の実施形態による動作フローを示す。本実施形態は、装置１０などの装置が、分子候補の特徴ベクトルの実現可能性をチェックするために、図３に示されるような、Ｓ１００からＳ３００の動作を行う例を述べる。

Ｓ１００で、列挙部１４０などの列挙部は、実現可能構造ベクトルを列挙し得る。Ｓ１００の動作の詳細は、図６を参照してさらに述べられる。

Ｓ２００で、取得部１１０などの取得部は、分子候補の特徴ベクトルを取得し得る。特徴ベクトルは、分子候補が１つまたは複数の単位構造を含むかどうかの表示を含み得る。特徴ベクトルはまた、分子候補内の原子の数とリングの数とを示し得る。本明細書の以下で分子候補の特徴ベクトルは、「目標特徴ベクトル」と呼ばれ得る。

Ｓ３００で、図２の装置１０などの装置は、分子候補の特徴ベクトルの実現可能性をチェックし得る。装置部分は、Ｓ１００で用意された実現可能構造ベクトルと、Ｓ２００で取得された特徴ベクトルとを用い得る。Ｓ３００の動作の詳細は、図１５を参照してさらに述べられる。

図４は、本発明の実施形態による特徴ベクトル４００を示す。実施形態において、特徴ベクトル４００は、データ駆動型特徴部分４１０と、予め定義された構築要素（building component）カウント部分４２０とを含み得る。実施形態において、特徴ベクトル４００は、データ駆動型特徴部分４１０と、予め定義された構築要素カウント部分４２０との連結とすることができる。

データ駆動型特徴部分４１０は、分子の単位構造の数を表し得る。それによって、データ駆動型特徴部分４１０は、原子または結合あるいはその両方の差異を無視することによって、分子の構造を表し得る。

ここで特徴ベクトルの定義の例が説明される。Ｍ＝｛ｍ_１，ｍ_２，・・・，ｍ_Ｎ｝は、分子候補の所与のデータセットにおける分子構造のセットを表すものとする。任意の分子構造は、Ｓ＝｛ｓ_１，ｓ_２，・・・｝として表されるより小さな単位構造（これは「部分構造」とも呼ばれ得る）のセットを含み得る。

これは、分子構造および部分構造をノード（原子）とエッジ（化学結合）から構成されるグラフと考えることによって、ｓはｍの部分グラフとなり得ることを意味する。サンプルｍ_ｎのｎ番目の分子に対して、分子を構成する部分構造のセットは、Ｓ^（ｎ）＝｛ｓ_１，ｓ_２，・・・｝として表され得る。ここで、Ｓ^（ｎ）は、ｍ_ｎに含まれる網羅的なセットであると想定され得る。すなわち、Ｓ^（ｎ）は、最小が原子であり最大が分子自体である、すべての部分構造を組み込むことができ、従って分子ｍ_ｎに含まれる部分構造の完全な集合とすることができる。

次に分子内の部分構造の数をカウントする。Ｎ_Ｄ（ｍ，ｓ）を、ｍに現れるｓのカウントを示すものとする。分子ｍ_ｎの例、部分構造Ｓ^（ｎ）のセット、およびそれらのカウントＮ_Ｄ（ｍ_ｎ，Ｓ_ｊ ^（ｎ））は図５に示される。図５において、水素（Ｈ）および炭素（Ｃ）原子は明示的に示されず、部分構造は部分的に示されている。所与の分子セットＭに対する部分構造の網羅的なセットＳ^ＦＵＬＬが作成され得る。このセットは、以下の式（２）によって得られる。

ただしＮは分子のサンプルの数を示す。Ｓ^ＦＵＬＬの要素をＳ_１ ^ＦＵＬＬ、Ｓ_２ ^ＦＵＬＬとして展開し、Ｎ_Ｄ（ｍ，ｓ）の定義を用いて、分子ｍ_ｎに対するベクトルを以下の式（３）によって定義する。

それの定義から、ｘ_Ｄ ^（ｎ）は、ｍ_ｎに現れるすべての部分グラフのカウントを組み込むことによって、分子構造の位相幾何学的特徴を表すが、網羅性により、その情報はかなりの冗長性を含む。例えば、Ｓ^ＦＵＬＬ内の部分構造の殆どは、完全な分子セットＭ内でさえ、１回または数回現れるだけであり、従ってそれらをすべて用いることは適切ではないだろう。

目標特性に影響を与える部分構造のみを選択するために、それに対する特徴選択が行われ得る。目標特性をｙで示して、ＬＡＳＳＯ（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator：最小絶対収縮および選択演算子）回帰モデル

が作成され得る。ハイパー・パラメータ（Ｌ_１ペナルティ項の程度（degreeof L₁ penalty term））を調整し、回帰係数｜Ｗ｜の絶対値に対する閾値Ｗ_ｔｈを設定し、システムは重要な部分構造を選択し得る。選択された部分構造のセットをＳ^{Ｓｅｌｅｃｔ}、および対応する特徴ベクトルをｘ_Ｄ ^{Ｓｅｌｅｃｔ}で示す。ｘ_Ｄ ^{Ｓｅｌｅｃｔ}は、分子候補内の特徴ベクトルのデータ駆動型特徴部分４１０として用いられ得る。実施形態において、Ｓ^{Ｓｅｌｅｃｔ}は、部分構造として最大でも数個の原子（例えば、４～５個の原子）を含む小さな構造のみを含み得る。

予め定義された構築要素カウント部分４２０は、分子候補の構築要素についての情報を含み得る。実施形態において、予め定義された構築要素カウント部分４２０は、分子候補の主鎖（backbone）、原子、または結合あるいはその組合せの情報を含み得る。

主鎖の情報は、分子候補内の重原子、およびｎ個のメンバのリング（例えば、ｎ個の辺を有する多角形）の数を含み得る。重原子は、水素（Ｈ）以外の原子とすることができ、グラフ内に表されるノードに対応し得る。

原子の情報は、酸素（Ｏ）、窒素（Ｎ）、硫黄（Ｓ）など、特定の原子の数を含み得る。原子の情報は、炭素（Ｃ）原子の数をさらに含み得る。原子の情報は、水素（Ｈ）原子の数をさらに含み得る。

実施形態において、結合の情報は、二重結合および三重結合の数を含み得る。実施形態において、結合の情報は、脂環式環の数または芳香環の数あるいはその両方など、リングの数をさらに含み得る。

図６は、本発明の実施形態による図３のフローにおけるＳ１００のサブフローを示す。図３の動作Ｓ１００において、列挙部１４０などの列挙部は、図６のＳ１１０～Ｓ１７０の動作を行い得る。

Ｓ１１０で、列挙部１４０は、初期グラフの構造ベクトルを用意し得る。初期グラフは、２つのノードと、２つのノードを接続する１つのエッジとを含み得る。

構造ベクトルは、初期グラフ内の複数の部分構造の数を表し得る。部分構造は、フィンガー構造とすることができる。実施形態において、複数の部分構造は、ノードに接続された異なる数のエッジを有する構造を含み得る。

特定の実施形態において、複数の部分構造は、１つのノードに接続された１つのエッジを有する第１の構造と、１つのノードに接続された２つのエッジを有する第２の構造と、１つのノードに接続された３つのエッジを有する第３の構造と、１つのノードに接続された４つのエッジを有する第４の構造とを含み得る。

図７は、本発明の実施形態による複数の部分構造を示す。図７において、複数の部分構造は、第１の構造７１０、第２の構造７２０、第３の構造７３０、および第４の構造７４０を含む。第１の構造７１０内の中央ノード（黒いドットで示される）はｘ１と呼ばれ、第１の構造７２０内の中央ノード（黒いドットで示される）はｘ２と呼ばれ、第１の構造７３０内の中央ノード（黒いドットで示される）はｘ３と呼ばれ、および第１の構造７４０内の中央ノード（黒いドットで示される）はｘ４と呼ばれ得る。

グラフの構造ベクトルは、ベクトル（ｘ_１，ｘ_２，ｘ_３，ｘ_４）と表されることができ、ｘ_１はグラフ内のｘ１の中央ノードとして分類されたノードの数を表し、ｘ_２はグラフ内のｘ２の中央ノードとして分類されたノードの数を表し、ｘ_３はグラフ内のｘ３の中央ノードとして分類されたノードの数を表し、およびｘ_４はグラフ内のｘ４の中央ノードとして分類されたノードの数を表す。

図８は、本発明の実施形態による初期グラフおよび対応する構造ベクトルを示す。図８に示されるように、初期グラフ８００は２つのノードを含み、その両方が図７におけるｘ１での中央ノードと考えられ得る。従って、列挙部は、初期グラフ８００の構造ベクトル（２，０，０，０）を提供し得る。

Ｓ１１０で、列挙部は、初期グラフのノードの数およびリングの数をカウントし得る。図８の初期グラフ８００は、２つのノードを含むと考えられ得る。初期グラフ８００はリングを含まない。従って、列挙部は、初期グラフ８００のノードの数として「２」、およびリングとして「０」をカウントし得る。

Ｓ１１０の動作の後、列挙部は、Ｓ１３０～Ｓ１７０のループを反復し得る。それによって列挙部は、初期グラフからグラフを発達させ得る。

Ｓ１３０で、列挙部はグラフを成長させ得る。列挙部は、グラフを成長させるためにグラフに新たなノードを追加すること、またはグラフ内に新たなリングを形成すること、あるいはその両方を行い得る。

実施形態において、列挙部は、グラフの構造ベクトルに処置（action）を行うことによって、グラフを成長させ得る。本明細書の以下で、成長されるグラフは「目標グラフ」と呼ばれ、目標グラフの構造ベクトルは「目標構造ベクトル」と呼ばれる。実施形態において、列挙部は、目標グラフを成長させるために、作用ベクトルを目標構造ベクトルに追加し得る。

図９は、本発明の実施形態による処置の作用ベクトルを示す。「α１」とラベル付けされた処置の作用ベクトルは、ｘ１の中央ノード（これは「ｘ１ノード」と呼ばれる）にノードを追加する処置に対応することができ、（０，１，０，０）と表され得る。目標グラフのｘ１ノードに新たなノードを追加するとき、列挙部は、（０，１，０，０）を目標構造ベクトルに加算し得る。

同様に、「α２」とラベル付けされた処置の作用ベクトルは、ｘ２の中央ノード（これは「ｘ２ノード」と呼ばれる）にノードを追加する処置に対応することができ、（１，－１，１，０）と表されることができ、「α３」とラベル付けされた処置の作用ベクトルは、ｘ３の中央ノード（これは「ｘ３ノード」と呼ばれる）にノードを追加する処置に対応することができ、（１，０，－１，１）と表され得る。

「β１１」とラベル付けされた処置の作用ベクトルは、２つのｘ１ノードの間にエッジを追加する処置に対応することができ、（－２，２，０，０）と表され得る。目標グラフ内の２つのｘ１ノードの間にエッジを追加するとき、列挙部は（－２，２，０，０）を目標構造ベクトルに加算し得る。

同様に、「β１２」とラベル付けされた処置の作用ベクトルは、ｘ１ノードとｘ２ノードとの間にエッジを追加する処置に対応することができ、（－１，０，１，０）と表され得る。「β２２」とラベル付けされた処置の作用ベクトルは、２つのｘ２ノードの間にエッジを追加する処置に対応することができ、（０，－２，２，０）と表され得る。

「β１３」とラベル付けされた処置の作用ベクトルは、ｘ１ノードとｘ３ノードとの間にエッジを追加する処置に対応することができ、（－１，１，－１，１）と表され得る。「β２３」とラベル付けされた処置の作用ベクトルは、ｘ２ノードとｘ３ノードとの間にエッジを追加する処置に対応することができ、（０，－１，０，１）と表され得る。「β３３」とラベル付けされた処置の作用ベクトルは、２つのｘ３ノードの間にエッジを追加する処置に対応することができ、（０，０，－２，２）と表され得る。

図１０は、本発明の実施形態による基本処置の作用ベクトルを示す。図９にリストされた処置は、図１０に示されるように「ａ」、「ｂ１」、「ｂ２」、および「ｂ３」とラベル付けされた基本処置に分解され得る。例えば、処置「α１」は、基本処置「ａ」および「ｂ１」に分解され得る。言い換えれば、作用ベクトルα１（０，１，０，０）は、「ａ」（１，０，０，０）の作用ベクトルと、「ｂ１」（－１，１，０，０）の作用ベクトルの和に等しい。

同様に、処置「α２」は基本処置「ａ」と「ｂ２」とに分解されることができ、処置「α３」は基本処置「ａ」と「ｂ３」とに分解され得る。処置「β１１」～「β３３」は、図９に示されるように「ｂ１」～「ｂ３」の組合せに分解され得る。

図１１は、本発明の実施形態による例示的成長プロセスを示す。図１１の実施形態において、列挙部は、Ｓ１３０～Ｓ１７０のループの反復におけるＳ１３０の動作によって、初期グラフ１１００からグラフ１１１０、１１２０、１１３０、・・・を生成し得る。

例えば、Ｓ１３０の第１の動作で、列挙部は、初期グラフ１１００から新たなグラフ１１１０を、処置α１の作用ベクトル（０，１，０，０）を初期グラフ１１００（２，０，０，０）の構造ベクトルに加算してグラフ１１１０の構造ベクトル（２，１，０，０）を取得することによって生成し得る。この動作は、結果的に初期グラフ１１００内のノードｘ１に新たなノードを追加することになる。

実施形態において、Ｓ１３０の第２の動作で、列挙部は、グラフ１１１０から新たなグラフ１１２０を、処置α１の作用ベクトル（０，１，０，０）をグラフ１１１０の構造ベクトル（２，１，０，０）に加算してグラフ１１２０の構造ベクトル（２，２，０，０）を取得することによって生成し得る。この動作は、結果的にグラフ１１１０内のノードｘ１に新たなノードを追加することになる。

実施形態において、Ｓ１３０の第３の動作で、列挙部は、グラフ１１１０から新たなグラフ１１３０を、グラフ１１１０の構造ベクトル（２，１，０，０）に処置α２の作用ベクトル（１，－１，１，０）を加算してグラフ１１３０の構造ベクトル（３，０，１，０）を取得することによって生成し得る。この動作は、結果的にグラフ１１１０内のノードｘ２に新たなノードを追加することになる。

実施形態において、Ｓ１３０の第４の動作で、列挙部は、グラフ１１１０から新たなグラフ（図示せず）を、グラフ１１１０の構造ベクトル（２，１，０，０）に処置β１１の作用ベクトル（－２，２，０，０）を加算して新たなグラフの構造ベクトル（０，３，０，０）を取得することによって生成し得る。この動作は、結果的にグラフ１１１０内の２つのノードｘ１に新たなエッジを追加することになる。

列挙部は、図９にリストされた処置から選択された作用ベクトルを加算することによって、グラフ１１２０、１１３０、・・・をさらに成長させ得る。列挙部は、計算された構造ベクトルが負の値を含まないように処置を選択し得る。例えば、目標構造ベクトルが（２，１，０，０）であるとき、列挙部は、作用ベクトルが（１，０，－１，１）である処置α３を選択することはできない。

列挙部は、選択された処置によってリングが作成されることを確実にするように、処置を選択し得る。実施形態において、列挙部は、処置に対応する条件が満たされたときにのみ処置を選択し得る。処置に対する条件は図９に示される。例えば、目標構造ベクトルが（２，１，０，０）であるとき、列挙部は、条件がｘ_１＋ｘ_２＋ｘ_３＋ｘ_４≧４ ＡＮＤ ｘ_２＋ｘ_３＋ｘ_４≧２を含む処置β１２を選択することはできない。

Ｓ１５０で、列挙部は、最も最近のＳ１３０で成長されたグラフ内のノードおよびリングをカウントすることができ、これは本明細書の以下では「成長されたグラフ」と呼ばれ得る。

実施形態において、列挙部は、成長されたグラフ（ｘ_１，ｘ_２，ｘ_３，ｘ_４）に対してｘ_１＋ｘ_２＋ｘ_３＋ｘ_４を計算することによってノードの数をカウントし得る。実施形態において、列挙部は、リングの数として、これまで選択されたリング作成処置（図９の処置β１１～β３３）の数をカウントし得る。他の実施形態において、列挙部は、成長されたグラフ（ｘ_１，ｘ_２，ｘ_３，ｘ_４）に対して、１－１／２（ｘ_１－ｘ_３－２ｘ_４）を計算することによってリングの数をカウントし得る。

Ｓ１５０で、列挙部は、成長されたグラフのカウントされたノードの数およびカウントされたリングの数のペアに対する、成長されたグラフの構造ベクトルをさらに記憶し得る。例えば、成長されたグラフが図１１のグラフ１１２０であるとき、列挙部は、ノードの数「４」およびリングの数「０」に対する構造ベクトル（２，２，０，０）を記憶し得る。

図１２は、本発明の実施形態による、ノードおよびリングの数のペアに対する記憶された構造ベクトルを示す。列挙部は、Ｓ１３０～Ｓ１７０の反復の間に、ノードおよびリングの数の対応するペアに対する構造ベクトルを記憶し得る。

図１２に示されるように、列挙部は、（グラフ１１００に対応する）２のノードの数（本明細書の以下では「＃ノード」と呼ばれる）と、０のリングの数（本明細書の以下では、「＃リング」と呼ばれる）とに対する、構造ベクトル（２，０，０，０）を記憶し得る。列挙部は、＃ノード３および＃リング０（グラフ１１１０に対応する）に対する構造ベクトル（２，１，０，０）、＃ノード４および＃リング０（グラフ１１２０に対応する）に対する構造ベクトル（２，２，０，０）、＃ノード４および＃リング０（グラフ１１３０に対応する）に対する構造ベクトル（３，０，１，０）、ならびに＃ノード４および＃リング１に対する構造ベクトル（０，４，０，０）を記憶し得る。

実施形態において、列挙部は、所与のサイズ（例えば、５０個のノード）内のすべての可能なグラフを生成するように、Ｓ１３０～Ｓ１７０の動作を反復し得る。実施形態において、列挙部は、所与のサイズ内のすべての可能なグラフの一部を生成するように、Ｓ１３０～Ｓ１７０の動作を反復し得る。

実施形態において、列挙部は、＃ノードおよび変更された＃リングのペアに対する構造ベクトルを記憶し得る。列挙部がリング作成処置を行うとき（例えば、図９のβ２２）、時には２つのリングが目標グラフに追加され得る。しかし、＃リングはＳＳＳＲ（最小リングの最小セット）に基づいてカウントされることができ、成長されたグラフ内のリングの実際の数を反映しない場合がある。

図１３は、本発明の実施形態によるリング作成処置を示す。図１３（ａ）に示されるように、目標グラフ１３００にエッジ１３１０が追加されており、その構造ベクトルはリング作成処置β１１により（２，２，０，０）である。この処置により、１つのリングが目標グラフ１３００に追加される。

一方、目標グラフ１３５０にはエッジ１３６０が追加されており、その構造ベクトルは図１３（ｂ）に示されるリング作成処置β２２により（０，２，２，０）である。この単一の処置を用いて、目標グラフ１３５０に２つのリングが追加される。従って、成長されたグラフ内の正確なリングの数は、単にリング作成処置の数をカウントすることでは決定されない場合がある。

図１４は、本発明の実施形態によるリング作成処置によるリングの数の範囲を示す。図１４に示されるように、１リング作成処置が行われるとき、成長されたグラフは１つのリングを有する。２リング作成処置が行われたとき、成長されたグラフは２つのリングを有する。３リング作成処置が行われたとき、成長されたグラフは３つのリングまたは４つのリングを有する。４リング作成処置が行われたとき、成長されたグラフは４つのリング、５つのリング、または６つのリングを有する。５リング作成処置が行われたとき、成長されたグラフは５～８個のリングを有する。

実施形態において、列挙部は、図１４に示されるような表を予備的に記憶し得る。他の実施形態において、列挙部はリングの数の範囲を計算し得る。

実施形態において、列挙部は、＃ノードと可能な＃リングのそれぞれとのペアに対する、構造ベクトルを記憶し得る。例えば、成長されたグラフの構造ベクトルが（０，０，４，０）である場合、＃ノードは４、および＃リング（例えば、リング作成処置のカウント）は３であり、列挙部は、＃ノード４と＃リング３とのペア、および＃ノード４と＃リング４とのペアの両方に対する構造ベクトル（０，０，４，０）を記憶し得る。

Ｓ１７０で、列挙部は、Ｓ１００の動作を終了するかどうかを決定し得る。実施形態において、列挙部は、グラフの所定のサイズ内（例えば、５０＃ノード内）で、グラフを成長させることが可能かどうかを決定し得る。列挙部は、グラフの所定のサイズ内でグラフを成長させることが不可能であるとの決定に応答して、Ｓ１００を終了するように決定し得る。実施形態において、列挙部は、Ｓ１００の動作を開始した後に所定の時間が経過したかどうかを決定し得る。

Ｓ１００の動作を終了しないとの決定に応答して、列挙部はＳ１３０の動作に戻ってＳ１３０～Ｓ１７０のループを反復し得る。実施形態において、Ｓ１３０の次の動作で、実施形態により列挙部は、幅優先探索（例えば、可能な限り＃ノードを増加させないように目標グラフを成長させる）に従って目標グラフを成長させ得る。他の実施形態において、他の実施形態により列挙部は、深さ優先探索（例えば、可能な限り＃ノードを増加させるように目標グラフを成長させる）に従って目標グラフを成長させ得る。

Ｓ１３０～Ｓ１７０の反復の後、列挙部は図９に示されるように構造ベクトルを記憶し得る。記憶された構造ベクトルは、以下で説明されるように、Ｓ３００の動作で予め定義された空間として用いられ得る。

図１５は、本発明の実施形態による、図３のフローにおけるＳ３００のサブフローを示す。装置１０などの装置は、図３の動作Ｓ３００で、図１５のＳ３１０～Ｓ３９０の動作を行い得る。

Ｓ３１０で、生成部１２０などの生成部は、Ｓ２００で取得された分子候補の特徴ベクトルから、目標構造ベクトルを生成し得る。実施形態において、生成部は、ｘ_１として、特徴ベクトルの少なくとも一部（例えば、データ駆動型特徴部分４１０）を用いることによって、分子候補内の図７でｘ１ノードとして分類された原子の数をカウントし得る。

実施形態において、生成部は、ｘ_１として、データ駆動型特徴部分４１０に示される部分構造においてｘ１ノードとして分類された原子の数をカウントし得る。例えば、分子候補のデータ駆動型特徴部分４１０が、分子候補は１５個のｘ１ノードを含むことを示すとき、生成部はｘ_１として１５をカウントし得る。

生成部はまた、ｘ_２として、特徴ベクトルの少なくとも一部（例えば、データ駆動型特徴部分４１０）を用いることによって、分子候補内のｘ２ノードとして分類された原子の数をカウントし得る。生成部はまた、ｘ_３として、特徴ベクトルの少なくとも一部（例えば、データ駆動型特徴部分４１０）を用いることによって、分子候補内でｘ３ノードとして分類された原子の数をカウントし得る。

生成部はまた、ｘ_４として、特徴ベクトルの少なくとも一部（例えば、データ駆動型特徴部分４１０）を用いることによって、分子候補内でｘ４ノードとして分類された原子の数をカウントし得る。それによって、生成部は、目標構造ベクトルとしてベクトル（ｘ_１，ｘ_２，ｘ_３，ｘ_４）を取得し得る。

Ｓ３２０で、捕捉部１３０などの捕捉部は、分子候補の特徴ベクトルから分子候補の原子の数とリングの数とを捕捉し得る。実施形態において、捕捉部は、水素なしに、目標特徴ベクトルにリストされた原子の数の和（例えば、Ｃ、Ｎ、Ｏ、Ｓ、Ｆ、Ｐ、Ｃｌなどのそれぞれの和）を計算することによって、原子の数を計算し得る。

実施形態において、捕捉部は、原子の数またはリングの数あるいはその両方を、目標特徴ベクトルから直接取得し得る。このような実施形態において、原子の数またはリングの数あるいはその両方は、装置のユーザによって予備的に定義され得る。例えば、ユーザは、最初に分子候補に対する原子／リングの最適な数を設定する。実施形態において、目標特徴ベクトルは、原子／リングの最適な数を含み得る。他の実施形態において、捕捉部は最適な数を、ユーザから直接原子／リングの数として取得し得る。

実施形態において、捕捉部は、目標特徴ベクトルにリストされたリングの数の和を計算することによって（例えば、メンバ数５のリング、メンバ数６のリング、芳香環など）、リングの数を計算し得る。実施形態において、捕捉部は、リングの数を目標特徴ベクトルから直接取得し得る。

Ｓ３２０の後、装置は、終了条件を満たすまでＳ３３０～Ｓ３９０の動作を反復し得る。

Ｓ３３０で、生成部は、目標構造ベクトルに等しいまたはそれより大きな二次構造ベクトルを生成し得る。二次構造ベクトル（ｙ_１，ｙ_２，ｙ_３，ｙ_４）は、（ｙ_１，ｙ_２，ｙ_３，ｙ_４）≧（ｘ_１，ｘ_２，ｘ_３，ｘ_４）を満たす。

生成部は、Ｓ３３０～Ｓ３９０の反復の間に、異なる二次構造ベクトルを生成し得る。実施形態において、生成部は、二次構造ベクトルが目標構造ベクトルから開始して徐々に大きくなるように、異なる二次構造ベクトルを生成し得る。

例えば、生成部は、Ｓ３３０の第１の動作で二次構造ベクトル（ｙ_１，ｙ_２，ｙ_３，ｙ_４）として、目標構造ベクトル自体（ｘ_１，ｘ_２，ｘ_３，ｘ_４）を用い得る。例において、二次構造ベクトル（ｙ_１，ｙ_２，ｙ_３，ｙ_４）として、生成部は、Ｓ３３０の第２の動作で（ｘ_１＋１、ｘ_２，ｘ_３，ｘ_４）を生成することができ、Ｓ３３０の第３の動作で（ｘ_１，ｘ_２＋１，ｘ_３，ｘ_４）を生成することができ、Ｓ３３０の第４の動作で（ｘ_１，ｘ_２，ｘ_３＋１，ｘ_４）を生成することができ、Ｓ３３０の第５の動作で（ｘ_１，ｘ_２，ｘ_３，ｘ_４＋１）を生成することができ、Ｓ３３０の第６の動作で（ｘ_１＋１，ｘ_２＋１，ｘ_３，ｘ_４）を生成することができ、以下同様である。

Ｓ３４０で、捕捉部は、目標特徴ベクトルから、各原子価に対する分子候補の原子の数を捕捉し得る。実施形態において、捕捉部は、目標特徴ベクトルの少なくとも一部（例えば、予め定義された構築要素カウント部分４２０）から、１つの結合を有する原子（例えば、塩素（Ｃｌ）、フッ素（Ｆ）など）の数を、Ｌ_１として捕捉し得る。

同様に捕捉部は、目標特徴ベクトルの少なくとも一部（例えば、予め定義された構築要素カウント部分４２０）から、２つの結合を有する原子（例えば、酸素（Ｏ）、硫黄（Ｓ）など）の数をＬ_２として、３つの結合を有する原子（例えば、窒素（Ｎ）など）の数をＬ_３として、４つの結合を有する原子（例えば、炭素（Ｃ）、珪素（Ｓｉ）など）の数をＬ_４として捕捉し得る。それによって、捕捉部は、原子価ベースの構造ベクトルとしてベクトル（Ｌ_１，Ｌ_２，Ｌ_３，Ｌ_４）を取得し得る。

Ｓ３５０で、決定部１５０などの決定部は、二次構造ベクトル（ｙ_１，ｙ_２，ｙ_３，ｙ_４）が結合条件を満たすかどうかを決定し得る。実施形態において、決定部は、二次構造ベクトル（ｙ_１，ｙ_２，ｙ_３，ｙ_４）が以下の４つの条件を満たすかどうかを決定し得る。
条件１：ｙ_１≧Ｌ_１
条件２：ｙ_１＋ｙ_２≧Ｌ_１＋Ｌ_２
条件３：ｙ_１＋ｙ_２＋ｙ_３≧Ｌ_１＋Ｌ_２＋Ｌ_３
条件４：ｙ_１＋ｙ_２＋ｙ_３＋ｙ_４≧Ｌ_１＋Ｌ_２＋Ｌ_３＋Ｌ_４

決定部が、結合条件は満たされたと決定したことに応答して、装置はＳ３７０の動作を進め得る。そうでない場合は、装置はＳ３３０の動作に戻り得る。

Ｓ３７０で、決定部は、二次構造ベクトルが最も最近のＳ３３０で生成されたかどうか、二次構造ベクトルが、Ｓ３２０でカウントされた原子の数およびリングの数に対応する予め定義された空間内に含まれるかどうかを決定し得る。実施形態において、予め定義された空間は、図１２に示されるようにＳ１００で記憶された構造ベクトルに含まれ得る。

Ｓ３２０でカウントされた原子の数およびリングの数がＡ_ＴおよびＲ_Ｔであり、最も最近の二次構造ベクトルが（ｙ_１，ｙ_２，ｙ_３，ｙ_４）として表される実施形態において、列挙部は、Ｓ１００で記憶された構造ベクトル（図１２に示されるものなど）を含んだ表が、原子の数Ａ_Ｔ、リングの数Ｒ_Ｔ、および構造ベクトル（ｙ_１，ｙ_２，ｙ_３，ｙ_４）の記録を含むかどうかを決定し得る。

決定部が記録を見出した場合、決定部は、分子候補の分子構造は実現可能であると決定することができ、Ｓ３００の動作を終了し得る。決定部が記録を見出さなかった場合、決定部はＳ３９０の動作を進め得る。

Ｓ３９０で、決定部は、終了条件が満たされたか否かを決定し得る。実施形態において、終了条件は、所定の数の二次構造ベクトルがＳ３３０の反復において生成されたこと、所定の範囲の二次構造ベクトル（例えば、（ｘ_１，ｘ_２，ｘ_３，ｘ_４）から（ｘ_１＋１０，ｘ_２＋１０，ｘ_３＋１０，ｘ_４＋１０）までの範囲）がＳ３３０の反復において生成されたこと、所定の時間が経過したことなどとすることができる。

終了条件が満たされていないとの決定に応答して、決定部はＳ３３０の動作に戻って新たな二次構造ベクトルを生成し得る。終了条件が満たされたとの決定に応答して、決定部はＳ３００の動作を終了し得る。この場合、分子候補は実現不可能と考えられ得る。実現可能または実現不可能の決定の後、決定部はリグレッサに決定の結果を提供し得る。

図１５に関して説明された実施形態において、装置は、二次構造ベクトルを生成することによって実現可能性を決定する。他の実施形態において、決定部は、予め定義された空間が、（ｙ_１，ｙ_２，ｙ_３，ｙ_４）≧（ｘ_１，ｘ_２，ｘ_３，ｘ_４）を満足する（ｙ_１，ｙ_２，ｙ_３，ｙ_４）を含むかどうかを決定することによって、実現可能性を決定し得る。実施形態において、（ｙ_１，ｙ_２，ｙ_３，ｙ_４）は、Ｓ３５０に関して説明されたものなどの結合条件をさらに満足し得る。決定部は、少なくとも１つの（ｙ_１，ｙ_２，ｙ_３，ｙ_４）を見出したことに応答して、分子候補は実現可能であると決定し得る。そうでない場合、決定部は、分子候補は実現不可能であると決定し得る。

上記で説明された実施形態によれば、装置は、分子候補の特徴ベクトルは実現可能であるか、それとも特徴ベクトルからの目標構造ベクトルに基づかないかを決定し得る。原則として、特定の数の原子およびリングを有する分子は、特定の空間（例えば、図１２に示されるものなどの予め定義された空間）内に構造ベクトルを有するべきである。従って、装置は、分子候補の目標構造ベクトル（およびその二次ベクトル）が、予め定義された空間内に含まれるかどうかに基づいて、分子候補の実現可能性を決定し得る。

図１に示されるフレームワークにおける特徴ベクトル探索の間、実現不可能な分子候補の特徴ベクトルは、探索空間から削除され得る。それによって、装置は、見込みのある分子を見出すための計算リソースまたは時間あるいはその両方を低減し得る。

いくつかの場合において、目標構造ベクトルは、分子候補によって取得される構造ベクトルと同一ではない場合がある。目標構造ベクトル自体だけでなく、図１５に関して説明されたように二次構造ベクトルも用いることによって、装置は分子候補の実現可能性をより精密に決定し得る。装置は、図１５に関して説明されたように、分子候補の結合条件を用いることによって、分子候補の実現可能性をより厳密に決定し得る。

本発明の様々な実施形態は、フローチャートおよびブロック図を参照して述べられることができ、それらのブロックは、（１）動作が行われるプロセスのステップ、または（２）動作を行うことに責任をもつ装置の部分を、表し得る。いくつかのステップおよび部分は、専用回路、コンピュータ可読媒体に記憶されたコンピュータ可読命令が供給されるプログラマブル回路、またはコンピュータ可読媒体に記憶されたコンピュータ可読命令が供給されるプロセッサあるいはその組合せによって実施され得る。専用回路は、デジタル・ハードウェア回路またはアナログ・ハードウェア回路あるいはその両方を含むことができ、集積回路（ＩＣ）またはディスクリート回路あるいはその両方を含み得る。プログラマブル回路は、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、プログラマブル・ロジック・アレイ（ＰＬＡ）など、論理ＡＮＤ、ＯＲ、ＸＯＲ、ＮＡＮＤ、ＮＯＲ、および他の論理演算を備えた再構成可能なハードウェア回路、フリップフロップ、レジスタ、メモリ要素などを含み得る。

本発明は、統合の任意の可能な技術的詳細レベルにおける、システム、方法、またはコンピュータ・プログラム製品あるいはその組合せとすることができる。コンピュータ・プログラム製品は、プロセッサに本発明の態様を遂行させるためのコンピュータ可読プログラム命令をその上に有する、コンピュータ可読記憶媒体を含み得る。

コンピュータ可読記憶媒体は、命令実行デバイスによる使用のための命令を保持および記憶することができる有形のデバイスとすることができる。コンピュータ可読記憶媒体は、例えば電子的記憶デバイス、磁気記憶デバイス、光記憶デバイス、電磁的記憶デバイス、半導体記憶デバイス、またはこれらの任意の適切な組合せとすることができるが、それらに限定されない。コンピュータ可読記憶媒体のより具体的な例の非網羅的なリストは、ポータブル・コンピュータ・ディスケット、ハード・ディスク、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブル読み出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュ・メモリ）、スタティック・ランダム・アクセス・メモリ（ＳＲＡＭ）、ポータブル・コンパクト・ディスク読み出し専用メモリ（ＣＤ－ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、メモリ・スティック、フロッピ・ディスク、パンチカードまたはその上に記録された命令を有する溝状の***構造などの機械的符号化型デバイス、およびこれらの任意の適切な組合せを含む。本明細書で用いられるコンピュータ可読記憶媒体とは、電波または他の自由に伝搬する電磁波、導波路または他の伝送媒体を通して伝搬する電磁波（例えば、光ファイバ・ケーブルを通過する光パルス）、または線材を通して送信される電気信号など、それ自体が一時的信号であると解釈されるものではない。

本明細書で述べられるコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ可読記憶媒体からそれぞれのコンピューティング／処理デバイスに、またはネットワーク、例えばインターネット、ローカル・エリア・ネットワーク、広域ネットワーク、または無線ネットワークあるいはその組合せを通じて外部コンピュータまたは外部記憶デバイスに、ダウンロードされ得る。ネットワークは、銅の伝送ケーブル、光伝送ファイバ、無線伝送、ルータ、ファイアウォール、スイッチ、ゲートウェイ・コンピュータ、またはエッジ・サーバあるいはその組合せを備え得る。各コンピューティング／処理デバイス内のネットワーク・アダプタ・カードまたはネットワーク・インターフェースは、ネットワークからコンピュータ可読プログラム命令を受信し、コンピュータ可読プログラム命令を、それぞれのコンピューティング／処理デバイス内のコンピュータ可読記憶媒体における記憶のために転送する。

本発明の動作を遂行するためのコンピュータ可読プログラム命令は、アセンブラ命令、命令セット・アーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、マシン命令、マシン依存型命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、集積回路のための構成データ、あるいはＳｍａｌｌｔａｌｋ（Ｒ）、Ｃ＋＋などのオブジェクト指向プログラミング言語、および「Ｃ」プログラミング言語または同様なプログラミング言語などの手続き型プログラミング言語を含む、１つまたは複数のプログラミング言語の任意の組合せで書かれた、ソース・コードまたはオブジェクト・コードとすることができる。コンピュータ可読プログラム命令は、スタンド・アロン・ソフトウェア・パッケージとして、専らユーザのコンピュータ上で、部分的にユーザのコンピュータ上で、部分的にユーザのコンピュータ上および部分的にリモート・コンピュータ上で、あるいは専らリモート・コンピュータまたはサーバ上で、実行することができる。

後者のシナリオにおいて、リモート・コンピュータは、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）もしくは広域ネットワーク（ＷＡＮ）を含む任意のタイプのネットワークを通してユーザのコンピュータに接続されることができ、または外部コンピュータへの接続がなされ得る（例えばインターネット・サービス・プロバイダを用いてインターネットを通して）。いくつかの実施形態において、例えばプログラマブル・ロジック回路、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、またはプログラマブル・ロジック・アレイ（ＰＬＡ）を含む電子回路は、本発明の態様を行うために、コンピュータ可読プログラム命令の状態情報を利用して電子回路をパーソナライズする（personalize）ことによって、コンピュータ可読プログラム命令を実行し得る。

本明細書において本発明の態様は、本発明の実施形態による方法、装置（システム）、およびコンピュータ・プログラム製品の、フローチャート図またはブロック図あるいはその両方を参照して述べられる。フローチャート図またはブロック図あるいはその両方の各ブロック、およびフローチャート図またはブロック図あるいはその両方におけるブロックの組合せは、コンピュータ可読プログラム命令によって実施され得ることが理解されるであろう。

これらのコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータのプロセッサまたは他のプログラマブル・データ処理装置によって実行する命令が、フローチャートまたはブロック図あるいはその両方の１つまたは複数のブロックにおいて規定された機能／動作を実施するための手段を作成するように、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、または他のプログラマブル・データ処理装置のプロセッサに提供され、マシンを生み出すものであってよい。

これらのコンピュータ可読プログラム命令はまた、命令が記憶されたコンピュータ可読記憶媒体が、フローチャートまたはブロック図あるいはその両方の１つまたは複数のブロックにおいて規定された機能／動作の態様を実施する命令を含んだ製品を備えるように、コンピュータ可読記憶媒体に記憶され、コンピュータ、プログラマブル・データ処理装置、または他のデバイスあるいはその組合せに特定の方式で機能するように指示することができるものであってもよい。

コンピュータ可読プログラム命令はまた、コンピュータ、他のプログラマブル装置、または他のデバイス上で実行される命令が、フローチャートまたはブロック図あるいはその両方の１つまたは複数のブロックにおいて規定された機能／動作を実施するように、コンピュータによって実施されるプロセスを生み出すべく、コンピュータ、他のプログラマブル・データ処理装置、または他のデバイスにロードされ、コンピュータ、他のプログラマブル装置、または他のデバイス上で一連の動作ステップを実行させるものであってもよい。

図におけるフローチャートおよびブロック図は、本発明の様々な実施形態による、システム、方法、およびコンピュータ・プログラム製品の可能な実装形態のアーキテクチャ、機能、および動作を例示する。この関連において、フローチャートまたはブロック図内の各ブロックは、指定された論理機能を実施するための１つまたは複数の実行可能命令を備える、モジュール、セグメント、または命令の一部分を表し得る。

いくつかの代替的実装形態において、ブロック内に記された機能は、図に記されたものとは異なる順序で生じ得る。例えば連続して示される２つのブロックは、実際は、実質的に並行して実行されることができ、またはブロックは時には関わる機能に応じて、逆の順序で実行され得る。またブロック図またはフローチャート図あるいはその両方の各ブロック、およびブロック図またはフローチャート図あるいはその両方におけるブロックの組合せは、指定された機能または動作を行う、または専用ハードウェアおよびコンピュータ命令の組合せを遂行する、専用ハードウェア・ベースのシステムによって実施され得ることが留意されるであろう。

図１６は、本発明の態様が全体的にまたは部分的に具体化され得るコンピュータ１２００の例を示す。コンピュータ１２００にインストールされたプログラムは、コンピュータ１２００に、本発明の実施形態の装置、またはそれらの１つまたは複数の部分に、関連付けられた動作として機能させるまたはそれらを行わせる、またはコンピュータ１２００に本発明の実施形態のプロセスまたはそれらのステップを行わせる、あるいはその両方ができる。このようなプログラムは、コンピュータ１２００に本明細書で述べられるフローチャートおよびブロック図のブロックのいくつかまたはすべてに関連付けられたいくつかの動作を行わせるように、ＣＰＵ１２１２によって実行され得る。

本実施形態によるコンピュータ１２００は、ＣＰＵ１２１２、ＲＡＭ１２１４、グラフィックス・コントローラ１２１６、およびディスプレイ・デバイス１２１８を含み、これらはホスト・コントローラ１２１０によって相互に接続される。コンピュータ１２００はまた、通信インターフェース１２２２、ハード・ディスク・ドライブ１２２４、ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ１２２６、およびＩＣカード・ドライブなどの入出力ユニットを含み、これらは入出力コントローラ１２２０を通じてホスト・コントローラ１２１０に接続される。コンピュータはまた、ＲＯＭ１２３０およびキーボード１２４２などのレガシー入出力ユニットを含み、これらは入出力チップ１２４０を通して入出力コントローラ１２２０に接続される。

ＣＰＵ１２１２は、ＲＯＭ１２３０およびＲＡＭ１２１４に記憶されたプログラムに従って動作し、それによって各ユニットを制御する。グラフィックス・コントローラ１２１６は、ＲＡＭ１２１４内またはそれ自体に設けられたフレーム・バッファまたは同様のものにＣＰＵ１２１２によって生成された画像データを取得し、画像データがディスプレイ・デバイス１２１８に表示されるようにする。

通信インターフェース１２２２は、ネットワーク１２４４を通じて他の電子デバイスと通信する。ハード・ディスク・ドライブ１２２４は、コンピュータ１２００内でＣＰＵ１２１２によって用いられるプログラムおよびデータを記憶する。ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ１２２６は、ＤＶＤ－ＲＯＭ１２０１からプログラムまたはデータを読み出し、ＲＡＭ１２１４を通じてプログラムまたはデータをハード・ディスク・ドライブ１２２４にもたらす。ＩＣカード・ドライブは、プログラムおよびデータをＩＣカードから読み出し、またはプログラムおよびデータをＩＣカードに書き込む、あるいはその両方を行う。いくつかの実施形態において、ニューラル・ネットワーク１２２５は、ハード・ディスク・ドライブ１１２４に記憶され得る。コンピュータ１２００は、ハード・ディスク・ドライブ１２２４に記憶されたニューラル・ネットワーク１２４５をトレーニングすることができる。

ＲＯＭ１２３０は、コンピュータ１２００のハードウェアに応じて、起動時にコンピュータ１２００によって実行されるブート・プログラムまたは同様のもの、またはプログラムあるいはその両方を記憶する。入出力チップ１２４０はまた、様々な入出力ユニットを、パラレル・ポート、シリアル・ポート、キーボード・ポート、マウス・ポートなどを通じて、入出力コントローラ１２２０に接続し得る。

プログラムは、ＤＶＤ－ＲＯＭ１２０１またはＩＣカードなどのコンピュータ可読媒体によって提供される。プログラムは、コンピュータ可読媒体から読み出され、コンピュータ可読媒体の例でもあるハード・ディスク・ドライブ１２２４、ＲＡＭ１２１４、またはＲＯＭ１２３０にインストールされ、ＣＰＵ１２１２によって実行される。これらのプログラムにおいて記述された情報処理は、コンピュータ１２００に読み込まれ、結果としてプログラムと上述の様々なタイプのハードウェア・リソースとの間の連携を生じる。装置または方法は、コンピュータ１２００の使用に従った動作、または情報の処理を実現することによって構成され得る。

例えば、コンピュータ１２００と外部デバイスとの間で通信が行われるとき、ＣＰＵ１２１２は、通信プログラムにおいて記述された処理に基づいて、通信インターフェース１２２２に対して通信処理を指示するように、ＲＡＭ１２１４にロードされた通信プログラムを実行することができる。通信インターフェース１２２２は、ＣＰＵ１２１２の制御のもとで、ＲＡＭ１２１４、ハード・ディスク・ドライブ１２２４、ＤＶＤ－ＲＯＭ１２０１、またはＩＣカードなど、記録媒体に提供された送信バッファリング領域に記憶された送信データを読み出し、読み出された送信データをネットワーク１２４４に送信し、またはネットワーク１２４４から受信された受信データを、記録媒体上に設けられた受信バッファリング領域などに書き込む。

加えて、ＣＰＵ１２１２は、ファイルまたはデータベースのすべてのまたは必要な部分がＲＡＭ１２１４に読み込まれるようにすることができ、ファイルまたはデータベースはハード・ディスク・ドライブ１２２４、ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ１２２６（ＤＶＤ－ＲＯＭ１２０１）、ＩＣカードなどの外部記録媒体に記憶されており、ならびにＲＡＭ１２１４上のデータに様々なタイプの処理を行うことができる。ＣＰＵ１２１２は次いで、処理されたデータを外部記録媒体に書き戻すことができる。

様々なタイプのプログラム、データ、テーブル、およびデータベースなど、様々なタイプの情報が、情報処理を受けるように記録媒体に記憶され得る。ＣＰＵ１２１２はＲＡＭ１２１４からのデータに対して様々なタイプの処理を行うことができ、これは、本開示の全体にわたって述べられおよびプログラムの命令シーケンスによって指定されるような、様々なタイプの動作、情報の処理、条件判定、条件付き分岐、無条件分岐、情報の探索／置換などを含み、ならびに結果をＲＡＭ１２１４に書き戻す。加えて、ＣＰＵ１２１２は、記録媒体内の、ファイル、データベースなどにおける情報を探索することができる。例えば、それぞれが第２の属性の属性値に関連付けられた第１の属性の属性値を有する、複数のエントリが記録媒体に記憶されるとき、ＣＰＵ１２１２は、複数のエントリの中で、それの第１の属性の属性値が指定された、条件に適合するエントリを探索することができ、エントリに記憶された第２の属性の属性値を読み出し、それによって所定の条件を満足する第１の属性に関連付けられた第２の属性の属性値を取得する。

上記で説明されたプログラムまたはソフトウェア・モジュールは、コンピュータ１２００上のまたはその近くの、コンピュータ可読媒体に記憶され得る。加えて、専用通信ネットワーク１２４４またはインターネットに接続されたサーバ・システム内に設けられた、ハード・ディスクまたはＲＡＭなどの記録媒体は、コンピュータ可読媒体として用いられることができ、それによってネットワーク１２４４を通じてプログラムをコンピュータ１２００にもたらす。いくつかの実施形態において、コンピュータ１２００は、ネットワーク１２４４を通して、ニューラル・ネットワーク１２４５と通信することができる。コンピュータ１２００は、ネットワーク１２４４を通してニューラル・ネットワーク１２４５をトレーニングすることができる。ニューラル・ネットワーク１２４５は、１つまたは複数のノードとして実施され得る。

本発明の実施形態が述べられたが、本発明の技術的範囲は上述の実施形態に限定されない。当業者には、様々な変更および改良が上述の実施形態に加えられ得ることが明らかとなるであろう。また当然のことながら、「特許請求の範囲」から、このような変更および改良が加えられた実施形態は本発明の技術的範囲内であることが明らかである。

請求項、実施形態、または図に示される装置、システム、プログラム、および方法によって行われる各プロセスの動作、手順、ステップ、および段階は、「に先立って（ｐｒｉｏｒ ｔｏ）」、「の前に（ｂｅｆｏｒｅ）」などによって何らかの順序が示されない限り、および前のプロセスからの出力が後のプロセスで用いられない限り、任意の順序で行われ得る。請求項、実施形態、または図において、プロセス・フローが「第１に」または「次に」などの語句を用いて述べられた場合であっても、それは必ずしもプロセスがこの順序で行われなければならないことを意味しない。

Claims (21)

1. ニューラル・ネットワーク・トレーニングのためのコンピュータ実施方法であって、
   分子候補の特徴ベクトルから、複数の部分構造の数を表す目標構造ベクトルを生成することと、
   前記分子候補の分子構造が、少なくとも前記目標構造ベクトルを用いることによって実現可能であるかどうかを決定することと
   を含む方法。
2. 前記複数の部分構造は、ノードに接続された異なる数のエッジを有する構造を含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記複数の部分構造は、
   前記１つのノードに接続された１つのエッジを有する第１の構造と、
   前記１つのノードに接続された２つのエッジを有する第２の構造と、
   前記１つのノードに接続された３つのエッジを有する第３の構造と、
   前記１つのノードに接続された４つのエッジを有する第４の構造と
   を含む、請求項２に記載の方法。
4. 前記特徴ベクトルは、前記分子候補が１つまたは複数の単位構造を含むかどうかの表示を含む、請求項１ないし３のいずれかに記載の方法。
5. 前記特徴ベクトルは、前記分子候補内の原子の数とリングの数とを示す、請求項４に記載の方法。
6. 前記特徴ベクトルは、前記分子候補が１つまたは複数の単位構造を含むかどうかの表示を含み、前記方法は、
   前記分子候補の前記特徴ベクトルから、前記分子候補の原子の数とリングの数とを捕捉することをさらに含み、前記分子候補の分子構造が、少なくとも前記目標構造ベクトルを用いることによって実現可能であるかどうかを決定することは、前記分子候補の前記原子の数と前記リングの数とをさらに用いることによって行われる、
   請求項１ないし５のいずれかに記載の方法。
7. 前記分子候補の分子構造が、少なくとも前記目標構造ベクトルを用いることによって実現可能であるかどうかを決定することは、
   前記目標構造ベクトルが、前記分子候補の前記原子の数および前記リングの数に対応する予め定義された空間に含まれることに応答して、前記分子候補の前記分子構造は実現可能であると決定すること
   を含む、請求項６に記載の方法。
8. 前記目標構造ベクトルに等しいまたはそれより大きな１つまたは複数の二次構造ベクトルを生成することをさらに含み、前記分子候補の分子構造が、少なくとも前記目標構造ベクトルを用いることによって実現可能であるかどうかを決定することは、前記１つまたは複数の二次構造ベクトルをさらに用いることによって行われる、
   請求項６または７に記載の方法。
9. 前記分子候補の前記特徴ベクトルから、各原子価に対する前記分子候補の原子の数を捕捉することをさらに含み、前記分子候補の分子構造が、少なくとも前記目標構造ベクトルを用いることによって実現可能であるかどうかを決定することは、各原子価に対する前記分子候補の前記原子の数をさらに用いることによって行われる、
   請求項６ないし８のいずれかに記載の方法。
10. ノードおよびリングの数の各ペアに対する実現可能構造ベクトルを列挙することをさらに含み、前記分子候補の前記ノードの数および前記リングの数に対応する前記予め定義された空間は、前記列挙された実現可能構造ベクトルによって定義される、
    請求項７ないし９のいずれかに記載の方法。
11. 前記ノードおよびリングの数の各ペアに対する実現可能構造ベクトルを列挙することは、
    グラフを成長させることと、
    前記グラフの前記ノードの数と前記リングの数とをカウントすることと、
    前記グラフの前記カウントされたノードの数および前記カウントされたリングの数のペアに対する、前記グラフの構造ベクトルを記憶することと
    を含む、請求項１０に記載の方法。
12. 前記グラフを成長させることは、
    前記グラフに新たなノードを追加することと、
    前記グラフ内に新たなリングを形成することと
    の少なくとも１つを含む、請求項１１に記載の方法。
13. ニューラル・ネットワーク・トレーニングのための装置であって、
    プロセッサと、
    前記プロセッサによって実行されたとき、前記プロセッサに動作を行わせる命令を含む１つまたは複数のコンピュータ可読媒体とを備え、前記動作は、
    分子候補の特徴ベクトルから、複数の部分構造の数を表す目標構造ベクトルを生成することと、
    前記分子候補の分子構造が、少なくとも前記目標構造ベクトルを用いることによって実現可能であるかどうかを決定することと
    を含む、装置。
14. 前記複数の部分構造は、ノードに接続された異なる数のエッジを有する構造を含む、請求項１３に記載の装置。
15. 前記複数の部分構造は、
    前記１つのノードに接続された１つのエッジを有する第１の構造と、
    前記１つのノードに接続された２つのエッジを有する第２の構造と、
    前記１つのノードに接続された３つのエッジを有する第３の構造と、
    前記１つのノードに接続された４つのエッジを有する第４の構造と
    を含む、請求項１４に記載の装置。
16. 前記特徴ベクトルは、前記分子候補が１つまたは複数の単位構造を含むかどうかの表示を含む、請求項１３ないし１５のいずれかに記載の装置。
17. 前記特徴ベクトルは、前記分子候補内の原子の数とリングの数とを示す、請求項１６に記載の装置。
18. 前記動作は、
    前記分子候補の前記特徴ベクトルから、前記分子候補の原子の数とリングの数とを捕捉することをさらに含み、前記分子候補の分子構造が、少なくとも前記目標構造ベクトルを用いることによって実現可能であるかどうかを決定することは、前記分子候補の前記原子の数と前記リングの数とをさらに用いることによって行われる、
    請求項１３ないし１７のいずれかに記載の装置。
19. 前記分子候補の分子構造が、少なくとも前記目標構造ベクトルを用いることによって実現可能であるかどうかを決定することは、
    前記目標構造ベクトルが、前記分子候補の前記原子の数および前記リングの数に対応する予め定義された空間に含まれることに応答して、前記分子候補の前記分子構造は実現可能であると決定すること
    を含む、請求項１８に記載の装置。
20. ニューラル・ネットワーク・トレーニングのためのコンピュータ・プログラム製品であって、
    処理回路によって読み出し可能であり、請求項１ないし１２のいずれかに記載の方法を行うための前記処理回路による実行のための命令を記憶する、コンピュータ可読記憶媒体
    を備えるコンピュータ・プログラム製品。
21. コンピュータ可読媒体に記憶され、デジタル・コンピュータの内部メモリにロード可能なコンピュータ・プログラムであって、前記プログラムがコンピュータ上で実行されたとき、請求項１ないし１２のいずれかに記載の方法を行うための、ソフトウェア・コード部分を備えるコンピュータ・プログラム。

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