(57)【要約】本発明は、データ駆動オプティマイザによって実験範囲から少なくとも１個の第１実験を選択するステップＡと、第１実験の実験的に決定されたデータを入力するステップＢと、ニューラルネットワーク及び／又はハイブリッドモデル及び／又は厳密なモデル及び／又はデータマイニング方法を含むメタ層を実験データを評価するために使用するステップＣと、第１実験用に実験的に決定される実験データをデータ駆動オプティマイザに入力するステップＤと、評価の結果によってデータ駆動オプティマイザに影響するステップＥと、データ駆動オプティマイザによって実験範囲から少なくとも１個の第２実験を選択するステップＦとを備える実験設計方法に関する。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
最適化目標を達成するように実験を設計する方法において、
コンピュータ装置内のデータ駆動オプティマイザによって実験空間から少なくとも第１実験を選択するステップＡ）と、少なくとも１個のメタ層における第１実験の実験的に決定される実験データをコンピュータ装置に入力するステップＢ）と、少なくとも１個のメタ層を実験データの評価に使用するステップＣ）と、第１実験の実験的に決定される実験データをデータ駆動オプティマイザに入力するステップＤ）と、メタ層における評価の結果によってデータ駆動オプティマイザに影響すると共に、達成した目標を点検するステップＥ）と、データ駆動オプティマイザによって実験空間から少なくとも第２実験を選択するステップＦ）と、第２実験のデータに対してステップＢ）〜ステップＥ）を繰り返すステップＧ）と、目標を達成した時にヘキセーション（hexation）を停止するか、又は、目標が達成されるまで、少なくとも第３とその後の実験に対してステップＡ）〜Ｆ）を繰返すステップＨ）とを備える方法。
【請求項２】
少なくとも１個の第２実験の選択の前に、オプティマイザ及び／又はメタ層によって実験空間を変更、特に、制限、変位又は拡大する請求項１に記載の方法。
【請求項３】
メタ層が、ニューラルネットワーク及び／又はハイブリッドモデル及び／又は厳密なモデル及び／又は１個以上のデータマイニング方法を含む請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
実験データを決定するために、有効成分の調査、材料の調査、触媒現象の調査、バイオテクノロジー及び／又は反応条件の最適化の分野の実験が実行される請求項１乃至３のいずれかに記載の方法。
【請求項５】
データ駆動オプティマイザの影響付与が、実験データを評価に基づいてフィルタリングすることによって実行される請求項１乃至４のいずれかに記載の方法。
【請求項６】
フィルタリングが、実験データの再評価によって実行される請求項５に記載の方法。
【請求項７】
フィルタリングが、実験データの重み付け及び／又は予備選択よって実行される請求項５に記載の方法。
【請求項８】
重み付けが、重み付けパラメータにより又は実験データの単一のもしくは複数の複製により実行される請求項７に記載の方法。
【請求項９】
オプティマイザが、少なくとも１個のコアモジュールと新たな検定点を選択するためのモジュールを有する請求項１乃至８のいずれかに記載の方法。
【請求項１０】
新たな検定点を選択するためのモジュールに影響することにより、データ駆動オプティマイザが影響される請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
しきい値を超える時及び／又はユーザーのプリセット値によって、新たな検定点を選択するためのモジュールが影響される請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
コアモジュールに影響することにより、データ駆動オプティマイザが影響される請求項９に記載の方法。
【請求項１３】
しきい値を超える時及び／又はユーザーのプリセット値によって、コアモジュールが影響される請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
請求項１乃至１３のいずれかの方法を実行するコンピュータプログラム製品。
【請求項１５】
実験を設計するコンピュータシステムにおいて、
実験空間（１）から少なくとも第１実験を選択するデータ駆動オプティマイザ（６）と、第１実験に対して実験的に決定される実験データを評価するための、データ駆動オプティマイザ用のメタ層（９）とを備え、又、メタ層は、ニューラルネットワーク及び／又はハイブリッドモデル及び／又は厳密なモデル及び／又はデータマイニング方法を含むと共に、データ駆動オプティマイザに影響するために、評価の結果に基づいて形成されるコンピュータシステム。
【請求項１６】
実験データを評価に基づいてフィルタリングする手段（１３；１５）を有する請求項１５に記載のコンピュータシステム。
【請求項１７】
フィルタリング手段が、実験データを再評価するように形成されている請求項１６に記載のコンピュータシステム。
【請求項１８】
フィルタリング手段が、実験データを重み付け及び／又は予備選択するように形成されている請求項１６に記載のコンピュータシステム。
【請求項１９】
オプティマイザが、少なくとも１個のコアモジュール（１６）と新たな検定点を選択するためのモジュール（１７）を有する請求項１５乃至１８のいずれかに記載のコンピュータシステム。
【請求項２０】
メタ層が、新たな検定点を選択するためのモジュールに影響するように構成されている請求項１９に記載のコンピュータシステム。
【請求項２１】
メタ層が、コアモジュールに影響するように構成されている請求項１９に記載のコンピュータシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、実験を設計するための方法及びコンピュータシステムと、対応するコンピュータプログラム製品に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来技術から、統計的実験設計方法により実験を設計することが知られている。このような設計方法は、中でも、あるプロセスにおける制御される変数と影響する変数の間の関係と結果として得られる生成物特性及びプロセス特性のための実験プロセスモデルを最小数の実験で決定するために使用される。このような統計的実験設計は、例えば、スイスのアイコス・テクノロギー（AICOS Technologie）社製の「スタベックス（ＳＴＡＶＥＸ）」（STAtistical experiment designing with EXpert system）コンピュータプログラムを使用して実行できる。実験設計用の別の市販コンピュータプログラムは、ドイツのシュタットソフトGｍｂＨ（ヨーロッパ）社製の「スタティスティカ（Statistica）」プログラムである。
【０００３】
統計的実験設計の分野では、各種の実験設計形式が従来技術において区別される。特に、古典的な全要因方法と田口やシャイニン（Shainin）による現代的な方法とが区別される。
【０００４】
古典的な全要因方法は、全ての統計的実験設計方法の発端である。それは、品質について条件付けされた全ての要因を類推によって分散分析で互いに比較することに基づく。多数の変形例が、過去数十年間に作られて、研究開発室で確認されてきた。
【０００５】
シャイニンＤＯＥ（Design of Experiment）は、「強力に」影響する変数と呼ばれるものを分離して、それらの関連性及び依存性を調査する。田口ＤＯＥは、先行する一部要因、直交実験設計に基づく。最も重要な影響する変数を予備選択することにより、実験作業量を極端に節約することから、これは、実験とプロセスを設計する迅速で相対的に経済的な方法である。
【０００６】
別の公知の統計的実験設計形式は、一部要因実験設計、プラケット・バーマン（Plackett-Burmann）実験設計、セントラルコンポジット設計、ボックス・ベーンケン（Box-Behnken）実験設計、Ｄ―最適設計、混合設計、釣り合いブロック設計、ラテン方格とデスペラド（Desperado）設計である（この点に関して、エーベルハルト・シェフラー（Eberhard Scheffler）著、「統計的な実験設計と評価」（シュトゥットガルト）ドイチェ・フェアラーク・フュール・グルントシュトッフインドゥストリー（Deutscher Verlag fuer Grundstoffindustrie）１９９７年を参照）。
【０００７】
実験を設計する別の方法は、ハンス・ベンデマー（Hans Bndemer）著、「最適実験設計」ライエ・ドイチェ・タッシェンビューヒャー（Reihe Deutsche Taschenbuecher）、（DTB, Volume 23, ISBN 3-87144-278-X）とビルヘルム・クレップマン（Wilhelm Kleppman）著、ポケット板実験設計「生成物とプロセスの最適化」拡張第２版、（ISBN: 3-446-21615-4）から公知である。これらの方法は、コストの理由からしばしば実施される。
【０００８】
公知の統計的実験設計方法の欠点は、実験設計とモデリングが追加の知識を考慮に入れないで実行されるので、ある環境下では適当な最適条件が見つからないと共に、発生する結果と文が疑わしいことである。公知の実験設計方法の別の重大な欠点は、考慮に入れるべき多数の影響する変数がある時、これらの方法が広範になり過ぎることである。更に、あるシステムでは、例えば触媒現象や有効成分の調査において、目標機能が、しばしば激しくこわされるため統計的方法で捕捉することが困難であることである。
【０００９】
ＷＯ００／１５３４１は、展開法による比較対照検定に基づく、異質触媒反応プロセス用の固体触媒を生じる方法を開示する。展開法で作用する対応する方法は、ＷＯ００／４３４１１、J. chem. Inf. Compute. Sci. 2000, 40, 981-987「確率論的最適化アルゴリズムを用いた異質触媒設計」とApplied Catalysis A: General 200 (2000) 63-67「触媒材料のコンビナトリアル選択と最適化における展開アプローチ」からも知られる。
【００１０】
更に、米国特許第６，００９，３７９号は、効率的な実験設計により製造プロセスを制御する方法を開示する。ここで、個々の製造パラメータを均一に重み付けできるように、検定点が多次元球面上で均一に分布される。
【００１１】
図１は、特に触媒現象、材料と有効成分の調査の分野において用いられるスクリーニング実験を実行する公知のシステムのブロック図を示す。そのシステムは、物質ライブラリ、即ち、いわゆるコンビナトリアルライブラリ１と、高処理量スクリーニング（ＨＴＳ）と高速実験法（ＨＳＥ）実験を実行するための実験装置２とを含む。このようなスクリーニング実験は、典型的に、化学的、バイオケミカル又はバイオテクニカルシステムにおける有効成分の同定、触媒現象調査（同質及び異質）、材料調査と最適反応条件の同定に使用される。
【００１２】
通常、複数の実験が実験装置２で平行して実行される。実験結果は、ファイル３の形で出力される。この出力データ又はその一部は、同時に、オプティマイザ４の入力データである。オプティマイザ４は、いわゆるブラックボックスオプティマイザ、即ち、データ駆動モデル又は展開アルゴリズムに基づくオプティマイザである。構造及び／又は相互作用についての先験的知識はオプティマイザ４に存在せず、代わりに、オプティマイザ４は、コンビナトリアルライブラリ１から実験を選択するようにデータの評価に限定される。典型的に、オプティマイザ４は、影響する変数（計数、要因、構造特徴、ディスクリプタ、物理的変数、材料の特性）といわゆる目標（目標変数）に対するこれらの変数の影響に関するデータからなる実験データ３を使用して、目標空間内の最適のサーチ方向を規定する。
【００１３】
このようなブラックボックスオプティマイザ４は、例えば、遺伝子アルゴリズム、展開アルゴリズム又はストラテジー、ニューラルネットワーク又は確率論的あるいは決定論的最適化構造あるいはこれら両者の組合せである最適化構造に依存する他のデータ駆動モデルアプローチによって実行される。
【００１４】
これらの公知のシステムの共通の欠点は、先験的情報は、ブラックボックスオプティマイザ４において影響力を持つことができないか又は限定された影響力しか持つことができず、対応するサーチストラテジーは、しばしばゆっくりと収斂するか又は不適当な準最適条件に収斂する。従って、このような公知の方法は、時間とコストの消費の見地からしばしば非効率的である。展開アルゴリズムに基づく手法では、最適条件に到達するためにオプティマイザを使用する時の時間とコストの消費が、合理的又は統計的な手法が使用される時より大きい危険がある。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１５】
従って、本発明は、実験を設計する改良された方法と、対応するコンピュータシステム及びコンピュータプログラム製品を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
本発明の目的は、独立特許請求項の特徴によって達成される。本発明の好ましい実施の形態は従属特許請求項に与えられる。
【００１７】
本発明の主題は、最適化目標を達成するように実験を設計する方法において、コンピュータ装置内のデータ駆動オプティマイザによって実験空間から少なくとも第１実験を選択するステップＡ）と、少なくとも１個のメタ層における第１実験の実験的に決定される実験データをコンピュータ装置に入力するステップＢ）と、少なくとも１個のメタ層を実験データの評価に使用するステップＣ）と、第１実験の実験的に決定される実験データをデータ駆動オプティマイザに入力するステップＤ）と、メタ層における評価の結果によってデータ駆動オプティマイザに影響すると共に、達成した目標を点検するステップＥ）と、データ駆動オプティマイザによって実験空間から少なくとも第２実験を選択するステップＦ）と、第２実験のデータに対してステップＢ）〜ステップＥ）を繰り返すステップＧ）と、目標を達成した時にヘキセーション（hexation）を停止するか、又は、目標が達成されるまで、少なくとも第３とその後の実験に対してステップＡ）〜Ｆ）を繰返すステップＨ）とを備える方法である。
【００１８】
その方法は、最適化目標が達成されるまで、又は、最適化目標を達成することが可能ではないと結論付けられるまで、繰返される。その方法は、自動的に又はユーザーによって終了することができる。最適化目標は、実験に対して所定の評価特性数に達する。特性数は、例えば、歩留まり選択性、空間・時間歩留まり、コスト、物性、動作機構、誘導特性等である。複数の特性数を使用して実験を評価することも可能である。
【００１９】
本発明は、収斂の加速及び／又は適当な最適条件での収斂の確保及び結果の信頼性の上昇といった目的と、ブラックボックスオプティマイザに影響する知識を統合させる。その知識は、ここで先験的に先行知識として知られているか、及び／又は、以前に実行された実験を評価することによって補足されかも知れない。
【００２０】
追加の知識は、ここでは、特に、データマイニング及び他の方法との構造相互作用に関する「規則」の形で発生される。これらの規則は、最適化ステップの前、途中もしくは後又は連続的に実験の設計に統合でき、この時、データ駆動オプティマイザは対応した影響を受ける。メタ層が、データ駆動オプティマイザに影響するために設けられる。
【００２１】
ブラックボックスオプティマイザが、このようなメタ層を使ってチューニングされる。これに関連して、メタ層は、１個の方法に限定されず、むしろ各種の方法の組合せを含み得る。可能な方法は、ニューラルネットワーク、ハイブリッドモデル、厳密なモデル、データマイニング方法、例えば、デシジョン・ツリー方法、ジェネラル・セパレーション方法、サブグループ・サーチ方法、ジェネラル・パーティション方法、クラスタ方法、アソシエーション規則発生器と相関方法である。
【００２２】
オプティマイザの操作方法は、オプティマイザの操作方法に介入することにより直接的に、又は、最適化の基礎を形作るデータをフィルタリングすることにより間接的に影響を受けさせることができる。
【００２３】
本発明の好ましい実施の形態によれば、オプティマイザに影響する方法は、オプティマイザ及び／又は最適化プロセスをチューニングするのに使用される。このような方法は、例えば、規則発生器の場合、サブグループ・サーチ方法、相関分析又は属性統計を含む。
【００２４】
本発明の別の好ましい実施の形態によれば、先行のメタ層を改良したり先行のメタ層に介入したり及び／又は第１レベルのブラックボックス最適化プロセスに直接介入する別のメタ層が設けられる。
【００２５】
本発明の別の好ましい実施の形態によれば、元の最適化プロセスと、メタ層に使用される方法又はその組合せとにおける介入位置は、各最適化ステップにおいて変動することができる。ここで、最適規則を発生する適当な方法の選択は自動的に実行することができる。
【００２６】
本発明の好ましい実施の形態によれば、実験データの再評価によってオプティマイザが影響される。例えば、実験データ自身は、適当なデータ、例えば、歩留まりが実験手段によって直接決定されるという事実のおかげで、評価を既に含み得る。この場合、例えば、特に良い歩留まりにはデータフィルタリングによってより重い重み付けが与えられ、特に悪い歩留まりにはデータフィルタリングによってより軽い重み付けが与えられるという事実のおかげで、歩留まりデータをフィルタリングすることによって再評価を実行することができる。実験シーケンスのより迅速な収斂を、この形式のデータフィルタリングにより達成することができる。
【００２７】
実験データが、実験的に決定される評価を直接的に含まず、評価が実験に続く計算によってのみ決定される時、対応する手順を採用することができる。この場合、フィルタリングや重み付けは、実験的に決定されるデータに対して行われずに、計算によって決定される評価に対して行われる。
【００２８】
フィルタリング方法は、実験データの分析方法、例えば、ニューラルネットワーク又はデータマイニング方法又は他の方法に基づいて、発見された規則又は他の関係から生じる。
【００２９】
別の好ましい実施の形態によれば、オプティマイザは、実験空間を減少、拡大及び／又は変位することによって影響される。
【００３０】
別の好ましい実施の形態によれば、フィルタリングは、実験データの予備選択及び／又は重み付けによって実行される。特に悪い実験データ、即ち、例えば、規則発生器によって不適当と認識された実験データは、予備選択されて実験空間から消去される。更に、もし対応するパラメータが規則発生器によって無関係と認識された場合、全体の列と行を実験データ行列から消去することもできる。その結果、実験空間が減少されるので、全体の費用が大幅に低減される。
【００３１】
特に関連性ありと認識された実験データを実験データ行列において１回又は繰返し複製することにより、実験データを重み付けすることができる。別のやり方として、重み付け係数を導入することができる。
【００３２】
本発明の別の好ましい実施の形態によれば、ブラックボックスオプティマイザは、コアモジュール又はコアオペレータと呼ばれるものと新たな検定点を選択するモジュールを含む。次に、コアモジュール及び／又は、例えば、規則発生器によって認識された関係に基づく新たな検定点を選択するモジュールに影響することによって、オプティマイザの操作方法が影響される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３３】
実験を設計する図２のシステムは、実験空間によって付与される周辺条件に基づいて形成されるコンビナトリアルライブラリ５に基づく。このコンビナトリアルライブラリ５から、オプティマイザ６は１個以上の実験を選択し、その実験が、次に、実験装置７において、例えば、高処理量スクリーニング（ＨＴＳ）又は高速実験法（ＨＳＥ）実験方法によって実行される。対応する実験データはファイル８の形で出力される。実験を設計するシステムにおいて、メタ（meta）層９がオプティマイザ６に設けられている。メタ層９は、既知の知識又は実験が実行されている間に得られる知識を考慮に入れて、オプティマイザ６に影響するために使用される。例えば、規則の形又は訓練されたニューラルネットワークの形の知識を、ここで、ファイル８の評価によって連続的に得ることができる。
【００３４】
従って、メタ層９は、実験シリーズの収斂を早めるために、追加の知識をデータ駆動オプティマイザ６に補充する。従って、メタ層９は、オプティマイザ６内で実行されるブラックボックス最適化方法の収斂速度を、先行知識及び／又は規則構造を統合することによって改良させる。
【００３５】
この統合は、各種の方法、例えば、（Ａ）検定総体の情報支援された追加の選択、即ち、データマイニングにより見出された規則でオプティマイザへの介入無しに検定すべきコンビナトリアルライブラリの限定、（Ｂ）最適と同定されたライブラリ領域の方向における最適化ステップの選択的重み付け、即ち、オプティマイザのサーチ方法への介入と（Ｃ）ブラックボックス最適化方法の選択規則のチューニング、即ち、オプティマイザの評価方法への直接介入又はオプティマイザに入力される前の評価変数の変更により実行される。
【００３６】
介入の形式Ａ、ＢとＣは、基本的に組合せて実行してもよい、即ち、最適化ステップにおいて、介入を、ＡとＢ、ＢとＣ、ＡとＣ又はＡとＢとＣで実行することもできる。介入位置及び介入組合せとメタ層で使用される方法は、最適化ステップに応じて変り得る。介入を後続のメタ層から実行することもできる。
【００３７】
統計的実験設計により最適化する時、その手法はブラックボックスオプティマイザの使用に類似している、即ち、介入が、ここでも上記の１個以上の形式でメタ層により最適化プロセスにおいて実行される。例えば、先行知識の統合は、影響する変数が選択される時にそれらの妥当性のフィールド及び／又は妥当性のフィールドの追加の限定が、影響する変数の組合せ内に含まれるという事実に基づいて実行される。
【００３８】
影響する変数についての別の情報は、データマイニング方法又は上記の他の方法を用いて実験の逐次統計的設計に対して含まれて、実験の設計に統合されるかもしれない、即ち、実験空間が、夫々、第１、第２、…、第ｎのパスの後の追加情報に基づいて変更される。その変更は、（ａ）影響する変数を追加又は除去する、（ｂ）個々の影響する変数又は組合せた影響する変数の妥当性のフィールドを変更すると（ｃ）（ａ）と（ｂ）の組合せによって実行される。
【００３９】
ここで、実験を設計する従来技術から公知の古典的な方法は、ブラックボックスオプティマイザ又は統計的オプティマイザ６に対して使用を続けることができると共に、先行知識又は実験シーケンス中に得られる知識を考慮することが実験の収斂を早めたり、実際に実験そのものの収斂をもたらすという事実により、実験を設計するこれらの方法が本発明によって改良されることが特に好都合である。
【００４０】
特に、本発明によれば、触媒、有効成分、材料又は反応条件のための実験の設計を最適化する時に、収斂速度がチューニングによってかなり上昇させられる。別の利点は、同じ結果を期待できるのに実験の回数を低減することができるため、時間と材料の消費レベルを低下できると共にシステムのよりよい利用を図ることができる。高速実験法（ＨＳＥ）又は高処理量スクリーニング（ＨＴＳ）の技術を使用する時又はコンビナトリアル手順において、先行知識の統合が調査投資の損失を防止することも特別の利点である。
【００４１】
図３は、実験を再評価する実施の形態にかかる実験を設計するシステムを示す。コンビナトリアルライブラリ５（図２参照）から前もって選択された１個以上の実験が実験装置７で実行される。対応する実験データがファイル８の形で出力される。もし適当なデータを実験手段によって直接得ることができれば、実験データ自身が評価を含むかもしれない。この一例が、歩留まりの実験的決定である。歩留まりは、同時に、実行された実験の評価である。
【００４２】
他の場合には、実験データの評価を評価モジュール１０において追加的に行う必要がある。例えば、評価モジュール１０は、１個以上の実験データに基づく評価の計算のための計算規則を含む。ファイル８と、もし適当ならば、評価モジュール１０の結果はメタ層９に入力される。メタ層９は、データマイニング（ＤＭ）アルゴリズム、ニューラルネットワーク、ハイブリッド方法又は他の適当なデータ解析方法を実行するモジュール１１を含む。
【００４３】
このような方法を使用することにより、規則、即ち、実験で考えられる化学システムの理解に関する追加の情報と観測値が発生される。従って、モジュール１１は、規則発生器の機能を有する。対応する規則と二次条件がメタ層９のモジュール１２で作製される。実験の再評価が、次に、もし適当であれば、これらの規則と二次条件に基づいてモジュール１３で実行される。これは、所定のしきい値を超える場合にだけ実験の再評価を実行するようになされる。別のやり方として、ユーザーは、再評価を起動又は非起動するように介入することができる。再評価は、「不良」と認識されてより悪い評価が下される実験と「良」と認識されて改良された評価が実験に分かれる。
【００４４】
もし適当であれば、再評価された実験データを含むファイル８に基づいて、ブラックボックスオプティマイザ６が、次に、別の実験設計１８を提供する。次に、対応する実験が実験装置等で実行される。
【００４５】
図４は、フィルタリングが実験データの再評価ではなくて予備選択及び／又は重み付けにより行われる別の実施の形態を示す。図４において実験を設計するシステムは、予備選択及び／又は重み付け用のモジュール１５がモジュール１３の代わりに使用される点を除いて、図３と基本的に同じ構成を有する。従って、実験データは、再評価されたり、別な風に評価されたりしない。代わりに、例えば、実験を消去したり、決定された規則に基づいてより大きい又はより小さい重み付けを実験に付与するために、モジュール１５を使用することができる。その結果、変更中の実験の実際の評価無しに、予備選択が行われる。
【００４６】
図５は、本発明の他の実施の形態にかかる実験を設計するシステムを示す。図５の実施の形態は、オプティマイザ６への直接の介入がある点が図３と図４の実施の形態と異なる。この実施の形態では、オプティマイザ６は、１個以上のコアモジュール１６、即ち、コアオペレータと呼ばれるものを含む。更に、オプティマイザ６は、新たな検定点を選択するためのモジュール１７を含む。モジュール１７の操作方法は、モジュール１２によって作製される規則と二次条件によって影響される。即ち、例えば、モジュール１７によって選択される新たな検定点が棄却されることにより、棄却された検定点と置換すべき別の対応する検定点を選択するように、モジュール１７からコアモジュール１６へのフィードバックがある。
【００４７】
実際の最適化がコアモジュール１６で発生した後、考察下のシステムの目標変数を最適化する新たな実験又は検定点が、従って、モジュール１７によって提案される。このシステムは、例えば、化学的、バイオテクノロジカル、バイオロジカル又は酵素のシステムである。発生された規則と矛盾する実験は、規則発生器、即ち、メタ層９によって作られる規則に基づいて消去されると共に、もし適当であれば、オプティマイザ６、即ち、コアモジュール１６で補足される。
【００４８】
消去は、厳密なやり方、即ち、完全に又はソフトなやり方、即ち、ある程度の重み付けで実行される。新たに設計された実験は、次に、モジュール１７を通過しなければならない。これにより、コアモジュール１６が考慮しない又は考慮できない情報が、その後、実験の設計に統合される。
【００４９】
別のやり方として、モジュール１７によって選択される新たな検定点の後選択を行う別個のモジュール１８をオプティマイザ６に続けることができる。これは、モジュール１７によって提案された新たな検定点が規則に適合しているかどうかを決定するモジュール１８内の検定に相当する。この検定において検定点が消去されると、対応する代わりの新たな検定点を設計するために、フィードバックが次に必要である。
【００５０】
図６の実施の形態にかかる実験を設計するシステムは、モジュール１７の操作方法が影響されず、モジュール１８の後選択が行われずに、コアモジュール１６の操作方法が直接影響されるという相違点を除いて、図５において実験を設計するシステムに対応する。
【００５１】
ニューラルネットワークのコアオペレータの例は、影響する変数の形式及び個数と個々の検定点の重み付けである。遺伝子アルゴリズムの例を取る展開アルゴリズムのコアオペレータの例は、選択オペレータ（新シリーズの実験の選択）、突然変異オペレータと乗換えオペレータである。
【００５２】
規則発生器によって発生される規則と情報は、実際のオプティマイザのアルゴリズムの実行中に考慮に入れられる。ニューラルネットワークに連結されたオプティマイザにとって、実験空間が規則によって制限されたり、データ記録が特殊なやり方で重み付けされることを意味する。展開アルゴリズムオプティマイザで、追加の情報が１個以上のコアオペレータにおいて考慮に入れられる。これは、例えば、特定の乗換え、選択又は突然変異が好みで禁止又は実行されることを意味する。
【００５３】
両方の型式のオプティマイザでは、この結果、仕事の流れの完全な自動化がある時、インターフェースを介してオプティマイザの対応するプログラム部分への介入があるか、又は、情報は、最適化パラメータの手動の又はプログラム制御の変更によってオプティマイザに含められる。
【００５４】
図３乃至図６の実施の形態は互いに組合せることができ、即ち、複数の規則発生器、よって、メタ層９を互いに独立に最適化シーケンスに統合することができる。これらの規則は、モジュール１２内で互いに独立して使用されるか又は組合せられる各種の方法を用いて、発生することができる。
【００５５】
メタ層９の規則発生器によって作製された規則は、形成されたインターフェースを介して所定のしきい値に従って自動的に考慮に入れられるか、又は、規則発生器が介入するオプティマイザの領域に対して規則を手動作製することによって考慮に入れられる。
【図面の簡単な説明】
【００５６】
【図１】実験を設計する従来のシステムを示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態にかかる実験を設計するシステムを示すブロック図である。
【図３】実験データの再評価をするようにした本発明の実施の形態にかかる実験を設計するシステムを示すブロック図である。
【図４】実験データを予備選択及び／又は重み付けするようにした本発明の実施の形態にかかる実験を設計するシステムを示す。
【図５】オプティマイザの新たな検定点の選択に影響するようにした本発明の実施の形態にかかるシステムを設計するシステムを示す。
【図６】オプティマイザのコアモジュールに影響するようにした本発明の実施の形態にかかる実験を設計するシステムを示す。
【符号の説明】
【００５７】
５  コンビナトリアルライブラリ
６  オプティマイザ
７  実験装置
８  ファイル
９  メタ層
１０  評価モジュール
１１  モジュール
１２  モジュール
１３  モジュール
１４  実験設計
１６  コアモジュール
【図１】
2005522765.tif 000003
【図２】
2005522765.tif 000004
【図３】
2005522765.tif 000005
【図４】
2005522765.tif 000006
【図５】
2005522765.tif 000007
【図６】
2005522765.tif 000008
【国際調査報告】
2005522765.tif 000009
2005522765.tif 000010
2005522765.tif 000011
2005522765.tif 000012