新しいマッチング予測モデルを提案することで AI 予測の不確実性を最小限に抑える
[バイオ記者ユ・スイン]新しい オンラインカジノ生命科学研究所（以下、新しい オンラインカジノ研究所）は最近、世界で最も権威のある人工知能（AI）学会であるNeurIPS 2025 Reliable ML from Unreliable Dataワークショップで「ラベルシフトに最適化されたコンフォーマル予測フレームワーク」を発表した。 11日、このテーマに関する論文が登録されたと発表された。
この研究では、AI ベースの新薬開発における新しいマッチング予測技術を通じて AI の不確実性を予測するモデルを紹介します。新薬の開発は、莫大なコストと高い失敗率のため、長い間課題となってきました。 特に、候補物質の溶解度、有効性、毒性などの分子特性を正確に予測するプロセスは、臨床試験に参加できるかどうかを判断する上で重要なステップです。最近ではAIの活用がこのプロセスを加速させていますが、実験環境と学習データが異なる場合に予測性能が低下する「分布シフト」の問題は依然として信頼性確保の障害となっています。 さらに、既存の AI モデルは単一の値しか提示しないため、不確実性が高い実験設計段階での意思決定が制限されていました。
モクがん研究所の研究者は、ラベルシフトに最適化された一致予測フレームワークを提案しました。 この技術は、データを再学習することなく、ラベル分布の変化を考慮して予測区間を統計的に補正し、各予測値の信頼区間を提供します。特に、モクがん研究所が提案したアプローチの利点は、AI予測の不確実性を定量的に提示することで、新薬開発における最大の課題の一つである実験の不確実性を軽減できることだ。 さらに、規制当局が要求する透明性と信頼性の基準を満たすことで、実際の医薬品開発パイプラインでの AI の使用がさらに加速すると予想されます。
新しい オンラインカジノ生命科学研究所のシン・ヒョンジン所長は、「世界有数のAI学会に論文が掲載され、当研究所の研究成果が認められた」と述べた。同氏はさらに、「新しい オンラインカジノ生命科学研究所は、新しいAI医薬品の開発をリードする有力な機関として、引き続き最善の役割を果たしていくだろう。」