(57)【要約】少なくとも１つのシステムの機能の制御設定とシステム応答との関係を決定することによって、システム構造を最適に識別し、少なくとも１つのシステムコンポーネントが測定可能なシステム応答の形態で変化を生成する閉ループ方法であり、その方法は、（１）システム応答を生成するため１以上の制御設定を通してシステムを動作し、（２）システム応答データを集め、（３）グローバルサーチ反転アルゴリズムによりシステム応答データを反転し、それに整合している反転されたシステム構造の分布を決定し、（４）学習アルゴリズムにより反転されたシステム構造の分布を解析し、反転されたシステム構造の分布を減少する１以上の新しい制御設定を決定し、（５）反転されたシステム構造の分布がさらに減少しなくなるまで最新の制御設定を使用して方法のステップを反復するステップを含んでいる。本発明の方法を実行する装置、閉ループシステム制御のための方法および装置、システムの識別および制御方法と装置が可能な最良のシステム識別を与えるように最適な制御設定を決定するため縦続して動作される方法および装置も開示されている。
2005520245.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１つの化学反応または分子の相互作用が所望のシステム行動を得るために、測定可能なシステム応答の形態で変化を発生する生物的システムのダイナミック制御のための閉ループ装置において、
システム応答を生成するために１以上の制御設定を通して前記生物的システムの少なくとも１つの化学反応または分子相互作用を管理するアクチブ制御手段と、
生物的システム応答データを集めるための測定手段と、
生物的システム応答データのパターンを識別し、所望のシステム行動により近い応答を発生する１以上の新しい制御設定を決定することができる学習アルゴリズムとを具備し、
所望のシステム行動により近い生物的システム応答が得られなくなるまで、最新の制御設定を使用して反復的に動作するように構成されている装置。
【請求項２】
前記学習アルゴリズムは遺伝アルゴリズムである請求項１記載の装置。
【請求項３】
（Ａ）前記アクチブ制御手段が第１のアクチブ制御手段であり、前記測定手段が第１の測定手段であり、前記学習アルゴリズムが第１の学習アルゴリズムである請求項１記載の制御装置と、
（Ｂ）前記生物的システムの少なくとも１つの機能の制御設定と生物的システム応答との間の関係を決定することにより制御されるように前記生物的システムの構造を識別する閉ループ装置との組合わせにおいて、
（１）システム応答を発生するために１以上の制御設定を通して前記生物的システムの少なくとも１つの化学反応または分子相互作用を管理する第２のアクチブ制御手段と、
（２）生物的システムの応答データを集める第２の測定手段と、
（３）生物的システム応答データを反転し、それに整合している反転された生物的システム構造の分布を提供することができるグローバルサーチ反転アルゴリズムと、
（４）反転された生物的システム構造の分布を解析し、反転された生物的システム構造の分布を減少する１以上の新しい制御設定を決定することができる第２の学習アルゴリズムとを具備し、前記生物的システム識別装置は、
（ａ）反転された生物的システム構造の分布がさらに減少されることができなくなるまで最新の制御設定を使用して相互作用し、
（ｂ）生物的システム構造についての情報を前記第１の学習アルゴリズムへ供給し、それによって生物的システム応答のパターン識別および最良の制御設定の決定において前記第１の学習アルゴリズムを誘導するように構成されている組合わせ。
【請求項４】
前記制御装置は前記生物的システム応答データ中の前記パターンから得られた生物的システム構造の拡張に関するフィードバックを前記第２の学習アルゴリズムへ与えるように構成されている請求項３記載の組合わせ。
【請求項５】
前記第１および第２のアクチブ制御手段はその両者の機能を行う単一のアクチブ制御手段中に含まれている請求項３記載の組合わせ。
【請求項６】
前記第１および第２の測定手段はその両者の機能を行う単一の測定手段中に含まれている請求項３記載の組合わせ。
【請求項７】
前記第１および第２の学習アルゴリズムはその両者の機能を行う単一の学習アルゴリズム中に含まれている請求項３記載の組合わせ。
【請求項８】
生物的システムの行動を制御するための閉ループ方法において、
生物的システム応答を発生するために１以上の制御設定を通して前記生物的システムの少なくとも１つの化学反応または分子相互作用を管理し、
生物的システム応答データを集め、
学習アルゴリズムにより生物的システム応答データのパターンを識別し、所望のシステム行動により近い生物的システム応答を発生する１以上の新しい制御設定を決定し、
所望のシステム行動により近い生物的システム応答が得られなくなるまで、最新の制御設定を使用して方法のステップを反復するステップを含んでいる閉ループ方法。
【請求項９】
前記学習アルゴリズムは遺伝アルゴリズムである請求項８記載の方法。
【請求項１０】
前記学習アルゴリズムは第１のアルゴリズムであり、前記方法はさらに、
（Ａ）前記生物的システムの少なくとも１つの機能に対する制御設定と生物的システム応答との間の関係を決定することにより制御されるように前記生物的システムの構造を識別するステップと、
（Ｂ）生物的システムの構造についての情報を前記学習アルゴリズムに供給し、それによって生物的システム応答パターンの識別と、最良の制御設定の決定において前記第１の学習アルゴリズムを誘導するステップとを含み、前記ステップ（Ａ）は、
（１）システム応答を生成するために１以上の制御設定を通して前記生物的システムの少なくとも１つの化学反応または分子相互作用を管理し、
（２）生物的システムの応答データを集め、
（３）グローバルにサーチする反転アルゴリズムによって生物的システム応答データを反転し、それに整合している反転された生物的システム構造の分布を決定し、
（４）第２の学習アルゴリズムにより反転された生物的システム構造の分布を解析し、反転された生物的システム構造の分布を減少する１以上の新しい制御設定を決定し、
（５）反転された生物的システム構造の分布がさらに減少されなくなるまで、最新の制御設定を使用して方法のステップを反復する方法を含んでいる請求項８記載の方法。
【請求項１１】
（Ｃ）前記システム応答データの前記パターンから得られた生物的システム構造の拡張に関するフィードバックを前記第１の学習アルゴリズムから前記第２の学習アルゴリズムへ提供するステップをさらに含んでいる請求項１０記載の方法。
【請求項１２】
前記第１および第２の学習アルゴリズムはその両者の機能を行う単一の学習アルゴリズム中に含まれている請求項１０記載の方法。
【請求項１３】
少なくとも１つのシステムコンポーネントが、前記システムの少なくとも１つの機能に対する制御設定とシステム応答との関係を決定することによって、測定可能なシステム応答の形態における変化を発生するマルチコンポーネント構造を識別する閉ループ装置において、
システム応答を生成するために１以上の制御設定を通して前記システムの少なくとも１つのコンポーネントを動作するアクチブ制御手段と、
システム応答データを集めるための測定手段と、
システム応答データを反転し、それに整合している反転されたシステム構造の分布を提供することができるグローバルサーチ反転アルゴリズムと、
反転されたシステム構造の分布を解析し、反転されたシステム構造の分布を減少する１以上の新しい制御設定を決定することができる学習アルゴリズムとを具備し、
前記装置は、反転されたシステム構造の分布がさらに減少されることができなくなるまで最新の制御設定を使用して相互作用的に動作するように構成されている閉ループ装置。
【請求項１４】
さらに、システム応答データに最も整合する反転されたシステム構造分布を識別するためにグローバルサーチ反転アルゴリズムにより使用されるシステム応答データの全ての可能なシステム構造分布を決定することのできるマッピングまたは補間手段を含んでいる請求項１３記載の装置。
【請求項１５】
前記補間／マッピングアルゴリズムは高次元のモデル表示アルゴリズムである請求項１４記載の装置。
【請求項１６】
前記システムコンポーネントは化学反応である請求項１３記載の装置。
【請求項１７】
前記学習アルゴリズムは遺伝アルゴリズムである請求項１３記載の装置。
【請求項１８】
前記反転アルゴリズムは遺伝アルゴリズムである請求項１３記載の装置。
【請求項１９】
（Ａ）前記アクチブ制御手段が第２のアクチブ制御手段であり、前記測定手段が第２の測定手段であり、前記学習アルゴリズムが第２の学習アルゴリズムである請求項１３記載のシステム識別装置と、
（Ｂ）所望の行動を実現するために前記システムの行動を制御する閉ループ装置との組合わせにおいて、
（１）システム応答を生成するために１以上の制御設定を通して前記システムの少なくとも１つのコンポーネントを動作する第１のアクチブ制御手段と、（２）システム応答データを集める第１の測定手段と、（３）システム応答データのパターンを識別し、所望の行動にさらに近いシステム応答を生成する１以上の新しい制御設定を決定することができる第１の学習アルゴリズムとを具備し、制御装置は、
（ａ）所望のシステム行動により近いシステム応答が得られなくなるまで、最新の制御設定を使用して相互作用して動作し、
（ｂ）システム応答データの前記パターンから得られたシステム構造の拡張に関するフィードバックを前記第２の学習アルゴリズムへ提供するように構成されている組合わせ。
【請求項２０】
少なくとも１つの前記システムの機能の制御設定とシステム応答との間の関係を決定することによって、マルチコンポーネントシステム構造の構造を識別し、その中で少なくとも１つのシステム化合物が測定可能なシステム応答の形態で変化を発生する閉ループ方法において、
システム応答を生成するために１以上の制御設定を通してシステムの少なくとも１つのコンポーネントを動作し、
システム応答データを集め、
グローバルサーチ反転アルゴリズムによりシステム応答データを反転し、それに整合している反転されたシステム構造の分布を決定し、
学習アルゴリズムにより反転されたシステム構造の分布を解析し、反転されたシステム構造の分布を減少する１以上の新しい制御設定を決定し、
反転されたシステム構造の分布がさらに減少されることができなくなるまで最新の制御設定を使用して方法のステップを反復するステップを含んでいる方法。
【請求項２１】
さらに、システム応答データに最も整合する反転されたシステム構造分布を識別するためにグローバルサーチ反転アルゴリズムにより使用されるマッピングまたは補間アルゴリズムによりシステム応答データの全ての可能なシステム構造分布を決定するステップを含んでいる請求項２０記載の方法。
【請求項２２】
前記補間／マッピングアルゴリズムは高次元のモデル表示アルゴリズムである請求項１４記載の装置。
【請求項２３】
前記システムコンポーネントは化学反応である請求項２１記載の方法。
【請求項２４】
前記学習アルゴリズムは遺伝アルゴリズムである請求項２１記載の方法。
【請求項２５】
前記反転アルゴリズムは遺伝アルゴリズムである請求項２１記載の方法。
【請求項２６】
前記学習アルゴリズムは第２のアルゴリズムであり、前記方法はさらに、
（Ａ）以下のステップを含む制御方法を使用して前記システムの行動を制御し、
（１）システム応答を生成するために１以上の制御設定を通して前記システムの少なくとも１つのコンポーネントを動作し、
（２）生物的システム応答データを集め、
（３）第１の学習アルゴリズムによりシステム応答データのパターンを識別し、所望のシステム行動により近いシステム応答を発生する１以上の新しい制御設定を決定し、
（４）所望のシステム行動により近い生物的システム応答が得られなくなるまで、最新の制御設定を使用して前記制御方法のステップを反復するステップを含み、
（Ｂ）システム応答データの前記パターンから得られたシステム構造の拡張に関するフィードバックを前記第２の学習アルゴリズムへ提供するステップを含んでいる請求項２０記載の方法。
【請求項２７】
前記方法は多次元の空間および時間システムの少なくとも１つの構造をイメージする請求項２０記載の方法。
【請求項２８】
前記イメージングは、臨床ｘ線イメージング、工業的ｘ線イメージング、レーザ癌腫瘍イメージング、臨床磁気共鳴イメージング、生体適合物質の核磁気共鳴イメージング、工業的音響イメージング、臨床音響レーダイメージング、光イメージング、地質イメージング、天文学イメージング、軍事イメージング、電磁スペクトルソースから得られた分光データからの分子または結晶構造の決定、または音響または電磁気散乱手段による鉱物検出を含んでいる請求項２７記載の方法。
【請求項２９】
前記構造は前記コンポーネントの直接連結を識別することによって定性的にまたはコンポーネントの連結の定量値の測定により定性的に決定される請求項２０記載の方法。
【請求項３０】
前記構造の決定は分子定量ダイナミックシステムの定性的決定を含んでいる請求項２９記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はシステム制御設定とシステム応答間の関係を評価することにより動作する最適な制御手段によるグローバルシステム識別のための閉ループ装置に関し、特にアルゴリズム反転の特徴と、グローバルな十分に非線形システムの識別のための最適な制御とを組合わせた閉ループ装置に関する。本発明はまた本発明の装置により動作される閉ループ制御された識別方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
多くの研究所、産業および環境上の問題は、多くは装置またはシステムを駆動する基本的なパラメータまたは関数を識別する目的で、テストおよび実験の反復を要求している。これらのタイプの問題は２つのカテゴリに分けられる。第１のケースは値の出力がシステムの識別であるかシステムの内部部分のイメージであるときに生じる。第２のケースはシステムモデルの識別が高い値の中間目標であるときに生じ、システム性能を最適に強化するか、或いは欠陥または不適切に機能する特性を阻止するための特性において最適に仲裁するための情報を与える。
【０００３】
ほぼ例外なしに、現実的な応用での実験およびテストは高価であり、直感的または伝統的な実験設計技術を使用した従来の動作手順は十分に所望の結果を得ることができない。これらの技術は本質的に特定のシステムに最適ではないが、多くはテストの費用に比較して得る成果は少ない。基本的な難点は多くは探求に変化がないため生じるのではなく、むしろ、それらが過剰であるために生じ、研究のめまぐるしさはしばしば結論を曖昧にする。
【０００４】
近年、広いクラスの化学的および物理的現象に対する応用における研究所の機器に急速な進歩が見られる。さらに、進歩した反転アルゴリズムはこの機器を使用して発生されたデータから情報を抽出する特別な能力で利用可能になっている。最後に、新しい最適な制御アルゴリズムは研究所のデータの解析から発生した情報に直接的に基づいて、機器を誘導するために利用可能である。
【０００５】
アルゴリズム反転は多数のシステムの研究に重要な役割を行っている。アルゴリズム反転の主要な欠点に対して一般的な許容性、即ち利用可能な研究所のデータに対する有益さが存在する。範囲、解決策、正確性、実験的条件等のために、データセットは調査中のシステムについての情報の可変の度合いを含んでいることが共通して認識されている。良好なアルゴリズム反転は限定されているときよりも多くのシステムについての情報を研究所のデータが含んでいるときに可能であるが（観測がアルゴリズム反転の明白な目的に対して測定されるときでさえも）システムを最良に証明するための測定を最適に行う方法はめったに明白であることはない。この知識なしでは、ましてそれを得る手順なしでは、アルゴリズム反転は既存のデータと、研究所またはフィールド観察が異なる未知の方法で行われた場合に良好な反転を実現できる可能性のある承認で動作することによって満足する。
【０００６】
対照的に、複雑で多様な目的を得るためにシステムを操作するのに最適な制御アルゴリズムによる多くの実験的成功が得られている。多数のシステムを制御するための工学的試練で成功している閉ループアルゴリズムは頑丈でグローバルなサーチアルゴリズムを構成し、ここでは測定された結果は極めて高い測定反復レートを利用する学習プロセスの一部として新しいトライアル制御の選択を導いている。恐らく、閉ループ学習の最良のグローバル構成は観察された結果と所望のターゲットとの間の差を最少にするために遺伝アルゴリズムを使用する。遺伝アルゴリズムは大きい解ファミリを同時に伝播するためにグローバルなサーチを実行し、アルゴリズムの開始条件の選択にかかわらず集中性であり、良好な形態の目的に対して高い生産性を与えることができる。
【０００７】
しかしながら、中間システム制御よりも広い目的では特別な違いが生じる。典型的に工学において、反転は動作的な観点からシステムの制御を改良するための最終目標のモデルの一部を学習する特別な目的で実行される。第２に、最も普通の工学応用は動作的安定性を維持することを含んでおり、これは通常、局部的な線形システムモデルに関して表される。例えばLinseの文献（J. Guidance、Contrl. Dyn.16(6)、1993）、J. Seinfeldの文献（Chem. Eng. Sci. 24、75-83、(1969)）、R. Sniederの文献（Inv. Prob. 14、387-404、(1998)）、A. Fradkovの文献（Physica D、128、159-168、(1999)）、Banksの文献（SIAM J. Contrl. Optim.、28(3)、552-569 (1990)）、Baumeisterの文献（SIAM J. Contrl. Optim.、35(2)、678-713 (1997)）を参照されたい。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
システム識別のように広い目的では、情報は制御以外の補助的な目的で探索される。例えば分子応用の場合には、より一般的な要望は制御以外の他の目的でハミルトニアンを求めることである。工学の典型的な状況とは対照的に、このような量子化機械応用は１次的な摂動理論へ修正可能ではなく、それによって非線形モデル化および識別問題を生じる。
【０００９】
生物的システムは特に複雑であり、化学反応と分子の相互作用の相互動作するサブシステムネットワークからなる。その目的は病気の状態または他の異常状態を阻止するために分子または生理学的レベルでネットワークの性質に影響することである。これは基本的な化学的サブシステムアーキテクチャの完全な図とその間の相互作用から収集されたネットワーク構造の総合的な理解を必要とするが、これは従来技術の局部化された線形モデルにより与えられる未熟な概要からでは得られない。
【００１０】
複雑なシステムまたはネットワークの総合的な構造識別についての現在のプラクチスは１以上のアルゴリズムを断片的な方法で動作することであるが、典型的に非線形システム識別で著しく非効率である。伝統的なアルゴリズム反転の欠点を克服してより効率的な方法をシステムの識別を提供する前述の各技術を連結する最適な装置が必要とされている。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明は、研究所の機器を複雑で非線形のシステムネットワークアーキテクチャの識別において最適な性能に対して特別に設計されたコンピュータアルゴリズムと連結する閉ループ装置を提供する。本発明の１特徴によると、生物的システムの生理的制御により例示されるように、分子レベルで化学反応の相互作用するネットワークをダイナミックに制御する閉ループ装置が提供される。その概念は広い種類のシステムで利用できるが、生物学からのシステムが主に重要である。例えば装置は生物的システム、特にこのようなシステム内の病気状態または他の異常状態を制御できる化学化合物または他の刺激物を識別するために使用されることができる。装置は学習アルゴリズムにより誘導される制御された実験を通して動作する。１組の外部制御に対する生物的システムの応答は学習アルゴリズムによって処理され、これは応答データのパターンを明らかにし、所望の生物的システムの行動を良好に実現する次世代の制御された実験を決定する。プロセスは最少数の実験を通して最良の制御を識別するために反復される。
【００１２】
それ故、本発明の１特徴によれば、閉ループ装置が生物的システムのダイナミック制御のために提供され、その中で少なくとも１つの化学反応または分子の相互作用が所望のシステム行動を得るために、測定可能なシステム応答の形態で変化を生成し、装置は、
システム応答を生成するために１以上の制御設定を通して生物的システムの少なくとも１つの化学反応または分子相互作用を管理するアクチブ制御手段と、
生物的システム応答データを集めるための測定手段と、
生物的システム応答データのパターンを識別し、所望のシステム行動により近い応答を発生する１以上の新しい制御設定を決定することができる学習アルゴリズムとを具備し、
装置は所望のシステム行動により近い生物的システム応答を得ることができなくなるまで、最新の制御設定を使用して反復的に動作するように構成されている。
【００１３】
本発明による好ましい装置は所望のシステム行動を実現するために相互作用する化学反応または生物的システム内の分子相互作用のネットワークを管理する。アクチブ制御手段は生体内または生体外の生物的システムの１または複数の反応（または分子の相互作用）を動作する。
【００１４】
本発明はまた、本発明の第１の装置が生物的システムを制御するために動作する方法を含んでいる。即ち、本発明の別の特徴にしたがって、生物的システムの行動をダイナミックに制御する閉ループ方法が提供され、その中で少なくとも１つの化学反応または分子相互作用が所望のシステム行動を実現するため、測定可能なシステム応答の形態で変化を発生し、その方法は、
生物的システム応答を生成するために１以上の制御設定を通して前記生物的システムの少なくとも１つの化学反応または分子相互作用を管理し、
生物的システム応答データを集め、
学習アルゴリズムにより生物的システム応答データのパターンを識別し、所望のシステム行動により近い生物的システム応答を生成する１以上の新しい制御設定を決定し、
所望のシステム行動により近い生物的システム応答が得られなくなるまで、最新の制御設定を使用して方法のステップを反復するステップを含んでいる。
【００１５】
本発明による好ましい方法は、所望のシステム行動を得るために、生物的システム内の化学反応または分子相互作用の相互作用ネットワークも動作する。生物的システムの１または複数の化学反応（または分子相互作用）は生体内または生体外で管理される。
【００１６】
本発明の第１の装置の重要な特徴はシステムモデルなしで動作する能力があることである。しかしながらシステムモデルがないことによって、制御の解を解釈するのに曖昧さが生じる。さらに、多くの応用では、目標は基本的なシステム構造を決定することである。このような応用は生物的システムの行動の制御に限定されない。
【００１７】
したがって、生物的システムのダイナミック制御を超えるさらに広いスケールで、本発明は生物的およびその他の複雑なシステムの構造を識別するために本発明の第１の装置と組み合わせて使用することができるシステム構造を識別する第２の装置も提供する。システム構造はパラメータおよび機能の両者でシステムの行動に影響するシステムの任意の基本的な相互接続部分を指している。本発明の以下の付加的な特徴にしたがった装置は一般的に複雑なシステムに関して動作可能であり、応用において生物的システムに限定されない。
【００１８】
本発明の第２の装置は効率的で価格が実効的な方法でシステムの構造を明白にする役目を行う。第２の装置は実験データと整合する反転アルゴリズムにより発生された候補システム構造のファミリ全体と共に動作する。学習アルゴリズムは再度ループを閉じるために使用され、この場合にはシステム構造の候補を最良に弁別するために付加的な最適の制御実験を導出することによって使用される。装置は時系列のアクティビティプロファイルまたは制御入力に応答するときに測定されたその他のタイプのデータを処理し、データは反転および学習アルゴリズムによって基本的なシステム構造を明らかにするために使用される。そのプロセスはデータに整合する最適なシステム構造が得られるまで反復して続けられる。
【００１９】
それ故、本発明の別の特徴によれば、閉ループ装置はシステム構造を識別するために与えられ、その中で少なくとも１つのシステムコンポーネント（例えば化学反応）が、少なくとも１つのシステムの機能に対する制御設定とシステム応答との関係を決定することによって、測定可能なシステム応答の形態で変化を発生し、この装置は、
システム応答を発生するために１以上の制御設定を通してシステムの少なくとも１つのコンポーネントを動作するアクチブ制御手段と、
システム応答データを集めるための測定手段と、
システム応答データを反転し、それに整合している反転されたシステム構造の分布を提供することができるグローバルサーチ反転アルゴリズムと、
反転されたシステム構造の分布を解析し、反転されたシステム構造の分布を減少する１以上の新しい制御設定を決定することができる学習アルゴリズムとを具備し、
装置は、反転されたシステム構造の分布がさらに減少されなくなるまで最新の制御設定を使用して反復的に動作するように構成されている。
【００２０】
本発明の装置はしたがって、研究所の制御特徴を、非線形方法で複雑なシステムの対話的問い合わせを実行するために閉ループ方法で通信するコンピュータ反転特徴と結合し、受動的な反転と比較して秀れた情報を提供する。使用されるプロセスは測定および個々の反転の拡張可能な収集が実行されることを必要とし、実際には測定および反転は非常に類似したものとなり、複雑なシステムを貪欲に研究するための実際的な機械を提供する。装置の基本的なコンポーネントはこれが許容可能な構造の分布を与えるのに必要であるときグローバルサーチ能力を含んでいる。
【００２１】
例えば、可能なシステム構造および制御における非線形マッピングおよび補間の技術はシステム応答データと整合する全ての可能なシステム構造を探求するために使用され、そこからそれに最も整合するシステム構造の分布が、さらに分布を改良するためにアクチブ制御手段の制御設定を調節するための学習アルゴリズムにより使用されるグローバルなサーチ反転アルゴリズムによって識別される。それ故、本発明の別の特徴によれば、本発明の装置はさらに、システム応答データに整合する反転されたシステム構造分布を識別するためにグローバルサーチ反転アルゴリズムにより使用されるシステム応答データに対応する全ての可能なシステム構造を決定することのできる非線形マッピングまたは補間手段を含んでいる。同様に、本発明の可能な制御における関連する補間が行われることができ、結合された制御およびシステム構造の反転は同時に行われることができる。好ましい補間／マッピングアルゴリズムは高次元のモデル表示アルゴリズムである。さらに、装置は制御の賢明な学習アルゴリズムを通して動作し、システム全体の特別なサブ構造だけの識別に焦点を結ぶように誘導される。マシーンの連続した動作はさらにサブ構造のコンポーネントを所望であるように明白にする。
【００２２】
測定および反転はこれまで独立して動作されたハイブリッドの研究所コンピュータプロセスの一部として本発明の装置により実行される。したがって、本発明は本発明の装置により実行されるハイブリッドプロセスも含んでいる。
【００２３】
即ち、本発明の別の特徴によれば、システム構造を識別する閉ループ方法が与えられ、その中で少なくとも１つのシステムコンポーネント（例えば化学反応）が少なくとも１つのシステムの機能の制御設定とシステム応答との関係を決定することによって、測定可能なシステム応答の形態で変化を発生し、この方法は、
システム応答を生成するために１以上の制御設定を通してシステムの少なくとも１つのコンポーネントを動作し、
システム応答データを集め、
グローバルサーチ反転アルゴリズムによりシステム応答データを反転し、それに整合している反転されたシステム構造の分布を決定し、
学習アルゴリズムにより反転されたシステム構造の分布を解析し、反転されたシステム構造の分布を減少する１以上の新しい制御設定を決定し、
反転されたシステム構造の分布がさらに減少されることができなくなるまで最新の制御設定を使用して方法のステップを反復するステップを含んでいる。
【００２４】
反転された構造の分布全体を明らかにするために装置を動作することは本発明の基本的な特徴である。反転動作により生成される分布全体は分布を狭める目標で制御の最良の選択を行うために最も完全な情報を制御アルゴリズムに与える。最良の達成可能なシステム構造は最も狭い可能な構造分布から生じる。
【００２５】
本発明にしたがった好ましい方法はシステム応答データと整合した全ての可能なシステムを探求するためマッピングおよび補間の技術を使用し、そこからグローバルなサーチ変換アルゴリズムが学習アルゴリズムによる解析のために反転されたシステム構造分布を識別する。それ故、本発明の方法の別の特徴によれば、本発明の方法はさらに、システム応答データに最も整合する反転されたシステム構造分布を識別するためにグローバルサーチ反転アルゴリズムにより使用される非線形マッピングまたは補間アルゴリズムによる全ての可能なシステム構造を決定するステップを含んでいる。特に好ましい方法は補間／マッピングアルゴリズムとして高次元のモデル表示アルゴリズムを使用する。
【００２６】
本発明の第２の装置および方法は第１の装置および方法により制御されるシステムの構造を確実に識別することにより第１の装置および方法と縦続して使用されることができ、それによって良好な最適な制御を得る。それ故、本発明のさらに別の特徴によれば、本発明の第１および第２の装置と、第１および第２の方法では前述の縦続動作が行われる。
【００２７】
当業者は単独または縦続して動作する本発明の第１および第２の装置が単一のボックスの物理的エンティティである必要はないことを理解するであろう。幾つかの物理的に異なるエンティティが機能装置として作用するように制御された方法で電子的に共に連結されることができる。
【００２８】
本発明はしたがって非線形アルゴリズム制御および反転のコンポーネントを、研究所または現場で探求される実際のシステムについて閉ループで動作する機能的に完全なユニットへ合成し、物理的な観測可能な最少数の測定に基づいてシステムの最良の可能な知識を提供する。これはシステム応答データと整合した全システム分布を抽出するグローバルサーチアルゴリズムのような閉ループ学習および反転のような新しい制御コンポーネントを、最大の効率のために相互に同期して機能する全てのコンポーネントに統合する。その装置は測定の品質および特性を考慮している。この方法では、制御アルゴリズムは実行されるか、システム構造の分布を最適に狭めるために閉ループ装置の動作についてさらに脱線するときに消去される特別な新しい特性を示す。
【００２９】
本発明のその他の特徴は以下の説明および特許請求の範囲で指摘されている。本発明の原理とそれを実行するため現在考慮されている最良のモードについて説明する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３０】
図面を考慮して本発明の詳細な説明を参照することにより、本発明の評価および多くの他の目的とする利点は容易にさらに完全に理解されよう。  
本発明による閉ループ制御装置は外部から導入された制御を通して最適に生物的システム応答を制御する作用を行う。装置は循環的に動作し、研究所の機器を特別に設計されたコンピュータアルゴリズムと連結し、このコンピュータアルゴリズムは制御目的を良好に実現する次の制御設定のセットを決定するために更に制御を設定する前にシステムの観察された応答の解析によって最適な制御およびシステム識別を実現する。最良の手段が生物的システムの行動を制御するために識別されるまで、サイクルは反復される。
【００３１】
図１は本発明の１特徴にしたがった制御装置を実施している装置10の概略図であり、制御設定Ｃ（ｊ），ｊ＝０，１，．．．は学習アルゴリズム20によりアクチブ制御手段30を介して供給され、マイクロプロセッサ25により動作され、システムの一時的またはその他の応答Ｍ（ｊ）の観察を通して生物的システムの所望の動作を実現するための最適の手段を発見するように設計された実験を測定手段（図示せず）を通して制御設定へ誘導する。学習アルゴリズムは制御応答データのパターンを明白にし、次世代の制御設定Ｃ（ｊ＋１）を決定するように機能し、所望の動作にさらに近い生物的システム応答を目的としている。遺伝アルゴリズムはこれらが複雑なシステムで優秀な性能を有し、データの雑音に対して非常に頑丈であるために、このタスクで使用される。
【００３２】
遺伝アルゴリズムは基本的に閉ループ制御システムであり、当業者により容易に使用され、詳細な説明の必要はない。本発明の主要な貢献は特定の遺伝アルゴリズムの選択にあるのではなく、遺伝アルゴリズムが選択する行為、即ち生物的システム応答データのパターンの識別およびより所望の行動に近い生物的システム応答を発生する１以上の新しい制御設定の決定にある。
【００３３】
所望の生物的システム行動33は研究所の制約35と同様に、学習アルゴリズムに入力される。研究所の制約は生物的システムの条件と、研究所の装置およびシステムを研究する機器の能力と整合する方法で次世代の制御設定の選択において学習アルゴリズムを誘導するために必要とされ、それによって制御設定のさらに効率的で信頼性のある選択を確実にする。
【００３４】
装置は所望の行動により近い生物的にシステム応答が得られることができなくなるまで、即ちこの点で最も最近の制御設定が所望の生物的システム行動を得るために最良の可能な制御設定45を示すまで、最も最近の制御設定を使用して反復して動作される。
【００３５】
図１の装置が動作される方法を示すフローチャートが図４に示されている。動作はアプリケーション50によって開始され、従来の経験から得られた、またはランダムに選択された制御のトライアルセットＣ（０）の生物的システムへ供給され、量的応答Ｍ（ｊ）はステップ60で記録される。パターンはその後、学習アルゴリズムにより生物的システム応答65で識別され、これはその後、所望の生物的システム行動により近い生物的システム応答を導き出す１以上の新しい制御設定67を決定する。
【００３６】
トライアル制御および全ての他の制御Ｃ（ｊ）は、所望の生物的システム行動を導く応答を引出す制御が導入される限り、生物的システムの任意のコンポーネントを特別にターゲットとすることができる。バイオシステムの制御では、目標とするためのシステムコンポーネントは例えば遺伝子、ＲＮＡ、たんぱく質またはその他の生化学物を含んでいる。制御は、測定可能なシステム応答が存在するならば、破壊を導出する種々のソースから、多数の手段、例えばｐＨの変化、特別な化学流束の付加、調節されたレーザパルスの使用等によりシステムの生理学的環境へ導かれることができる。制御の適用は定量的であることが好ましい。しかしながら、半定量的または定量的制御もまた次の制御セットの選択のための貴重なフィードバック情報を明らかにする。
【００３７】
記録された特別な応答Ｍ（ｊ）と、これらが測定される技術は操作の目的に依存している。例えば、目的が糖尿病のより効率的な制御であるならば、自然測定は、グルコースレベルの調節に関連されていることが知られているまたはそのように予測されている全ての他の物質の活動を伴った培養された肝臓の細胞中のグルコース濃度である。
【００３８】
少数の定期的な反復を必要とする少数の変数のみを含んでいる簡単なケースでは、伝統的な測定技術で十分である。しかしながら、システムの徹底的で、偏りのない理解を得るためには、システムの全ての潜在的な決定子が同時に測定されることが好ましく、時には（即ち複雑なシステムの場合）必要である。バイオシステムの制御では、例えば大規模の高いスループットの技術が既にｍＲＮＡおよび代謝産物の測定に利用可能である。たんぱく質測定能力も同様に迅速に改良されており、全てのこれらの技術の選択性および正確性は進歩している。
【００３９】
制御および観察の循環的なプロセスは所望のシステム行動により近い生物的システム応答が得られることができなくなるまで、最新の制御設定を使用して70で反復され、そこから可能な限り所望のシステム行動を導く制御設定が75で決定される。制御の簡潔性およびそれと競合する制御目的を平衡する必要性を含めた多数の基準が最適の制御を特定するために適用されることができる。
【００４０】
本発明の制御装置および方法の潜在的応用の１例は、薬物ターゲット識別である。複雑な病気は種々の分子決定子（例えば遺伝子、ＲＮＡ、たんぱく質、他の生化学物）の僅かな相互作用を含むことができる。制御装置および方法は、最少数の実験で所望のバイオシステム行動を実現するために最良の薬物ターゲット（即ち薬物レセプタ）を識別することができる。所望のバイオシステム行動に最大に影響するように制御との最も効率的な相互作用を示す生体分子コンポーネントは潜在的な薬物およびその他の医学的阻止のターゲットになる。阻止の方法は制御に対する応答の定量的パターンにより示唆される（例えばターゲットｍＲＮＡの表現は上方に調節または下方に調節されるか、ターゲットのたんぱく質は活性にされるべきか活性にされてはならないか等）。さらに、多数の特別な制御自体の構造（例えば特別な遺伝子、ｍＲＮＡまたはたんぱく質の調節に使用される化学物質）は薬物候補の初期的な選択に貴重なヒントを与えることができる。
【００４１】
本発明の制御装置および方法は任意の詳細なバイオシステムのモデルなしに動作する能力を有するが、バイオシステムの説明がないことは学習アルゴリズムにより識別される最良の制御を存在可能な薬物候補へ変化するときに曖昧さを生じる可能性がある。これは本発明の第２の装置および方法によるシステム構造とそれらの相互接続の識別を通して解決されることができる。
【００４２】
本発明のシステム識別装置および方法は、閉ループ設定の最適な制御を通して、トポロジ（即ち接続されるコンポーネントとその行動）とネットワークの定量的運動／ダイナミックパラメータの両者を含めた生物的ネットワークのようなシステムのアーキテクチャを識別するように機能する。システム識別装置および方法は同様に外部から導入された摂動に対するシステム応答の解析により、通常の非線形システムの構造を識別する。コンピュータアルゴリズムは再度、解決策を良好に実現する次の制御設定のセット、この例ではシステム構造を決定するために従来の制御設定に対するシステムの観察された応答を解析するために使用される。しかしながらシステム応答は反転結果により学習アルゴリズムに対するフィードバック信号として置換される。即ち、システム応答データにおける生の最適化を行う代わりに、このデータは観察されたデータと整合するシステム構造の分布を抽出するために反転コンポーネントへ送られる。反転が一度完了すると、抽出された分布はそれを可能な限り狭めるためにフィードバック信号を学習アルゴリズムへ与える。サイクルはシステム構造に対する１または複数の最良の解決策が識別されるまで反復される。
【００４３】
図２は、本発明のシステム識別装置を構成する装置110の概略図であるが、生物的システムに限定される必要はない。制御Ｃ（ｊ）は学習アルゴリズム120により供給され、マイクロプロセッサ125により動作され、高いスループットの測定装置140とマイクロプロセッサ150により動作されるグローバルなサーチ反転アルゴリズム145によって時間応答データの反転を使用して、一時的であるシステムの応答Ｍ（ｊ）の観察によりシステム130の構造を逆に設計する。研究所の制約はシステムの条件と、システムを研究する研究所の装置および機器の能力と整合する方法で次世代の制御を誘導するために学習アルゴリズムに入力され、それによって制御のさらに効率的で信頼性のある選択を確実にする。本発明による使用に適した高いスループットの測定装置は研究下のシステムにより変化し、レーザポンププローブ技術、化学分析、電気的測定、および特に高いスループット特性のその他の方法を含めた調節された電磁励起のプロービングを含んでいる。バイオシステムの識別では、例えば、遺伝子チップ、新陳代謝を調査するＧＣ−ＭＳ、その他の生体分子、ｍＲＮＡおよびＤＮＡレベルを測定するＤＮＡマイクロアレイ、たんぱく質表現レベルとたんぱく質とたんぱく質の相互作用を探求するたんぱく質マイクロアレイのような装置が使用されることができる。
【００４４】
遺伝アルゴリズムは恐らく時間特性の応答データに整合するシステムアーキテクチャＮ（ｊ）のファミリを抽出するための反転手順のコアを形成する。使用される遺伝アルゴリズムは本質的に一般的なものであり、詳細な説明を必要としない。しかしながら、本発明で使用される遺伝アルゴリズムの基本特徴は非常に大きな潜在的なシステム構造のポピュレーション（例えば５００−１０００メンバ）で動作することである。大きなポピュレーションは反転解の十分な分布が各ループサイクルの反転で得られることを確実にするために必要とされる。
【００４５】
遺伝反転アルゴリズムはシステムのトポロジおよび運動／ダイナミックパラメータを同時に最適にする能力のために選択される。このプロセスはここで参考文献とされている米国を指定している2001年１月３日出願の国際特許出願第PCT/US01/00150号明細書に開示された高次元モデル表示方法のような特別な機能表現技術の使用により行われる。反転アルゴリズムはまた相関解析（図示せず）とも結合され、それによって異なるシステム構造Ｎ（ｊ）がより効率的に弁別されることができる。
【００４６】
ループは学習アルゴリズム120による解析のために整合したシステム構造の解決策Ｎ（ｊ）のグローバルサーチ反転アルゴリズム145により与えられた分布Ｓ（ｊ）からの統計で閉じられる。学習アルゴリズムは構造の解決策のパターンを明らかにする役目を行い、システムの構造解Ｎ（ｊ）数の減少を目的とする次世代の制御Ｃ（ｊ＋１）を決定する。遺伝アルゴリズムは複雑なシステムとデータ中の雑音に対する頑丈さと、特にシステム構造の最良の識別を求めるため制御のファミリを伝播する能力とを有する優秀な性能のためにこのタスクでも好ましい。データと整合するシステム構造の分布を与えるための反転アルゴリズムの能力は、最良の構造を目的とするためのグローバルサーチを行うために必須である。
【００４７】
制御を誘導する遺伝アルゴリズムは本質的に一般的なものであり、詳細な説明を必要としない。ここでの主な貢献は特定の遺伝アルゴリズムの選択には存在しないで、遺伝アルゴリズムが選択される行為、即ち構造解決策の分布を操作する制御のパターンを明らかにし、システムの構造解決策の数を減少する次世代の制御設定を決定することにある。
【００４８】
別のサイクルは、時系列アクティビティプロファイル測定Ｍ（ｊ＋１）の別のシリーズまたは減少したエラー分布Ｓ（ｊ＋１）を有する候補システム構造Ｎ（ｊ＋１）の良好なセットを生成するための反転のための他のタイプのデータを発生する新しい制御により行われる。このプロセスは制御がサイクルｊ＊で残された単一のシステム構造Ｎ（ｊ＊）、または考慮されるタイプの更なる実験により弁別されることのできない最少の構造セットに対して可能な限り良好に誘導するまで反復して継続する。
【００４９】
学習制御アルゴリズムは反転アルゴリズムからの入力の分布Ｓ（ｊ）により動作するが、分布（即ち変化）の通常の統計的尺度を使用することに限定されない。平均から特定された保証限度までの直接積分のような伝統的ではない分布の統計的尺度は同様に使用されることができる。さらに学習アルゴリズムはそれを誘導するための他の情報と共に動作できる。特に、反転ステップは計算処理的に高価であり、学習アルゴリズムは反転の“価格”（即ち労力に関する時間）を最少まで低下させて維持しながら変化を低くすることを比較検討するように構成されることができる。これは多数の応用で臨界的な能力である。マシーンが各“廉価な”サイクル中にシステムの異なるピースを確実に獲得するように多くの反復を通して動作することを期待しながら、例えば各反復中に部分的な反転を行う（即ちサブ構造を発生する）ことにより、マシーンの動作価格（即ち反転の努力）を低下させるようにマシーンを作動することが最良である。
【００５０】
図２の装置が動作される方法を示すフローチャートが図５に示されている。動作は150において、従来の経験から得られたまたはランダムに選択された制御Ｃ（０）のトライアルセットのシステムへの供給によって開始される。本発明の好ましい実施形態では、トライアル制御Ｃ（０）は既存の知識またはランダムな選択に基づいてモデルシステムのトライアルセットＮ（０）の導入により生成され、初期エラー分布Ｓ（０）を導入することによって生じ、そこから学習アルゴリズム120はトライアル制御のセットを発生する。
【００５１】
特別なシステム応答Ｍ（ｊ）はその後160で記録され、システム応答データはその後グローバルサーチ反転アルゴリズムによりステップ162で反転され、これはその後163で、システム応答データに整合する反転されたシステム構造の分布を決定する。反転されたシステム構造の分布はその後、学習アルゴリズムによりステップ165で解析され、これはステップ167で反転されたシステム構造の分布を減少する１以上の新しい制御設定を決定する。プロセスはその後、反転されたシステム構造の分布がさらに減少されることができなくなるまで、最新の制御設定を使用して、170で反復され、所望のシステム構造175に対して可能な限り最良に導く。
【００５２】
本発明のシステム識別装置および方法はしたがって、最少数の実験およびテストを実行しながら結果的なシステム構造の情報の品質を強化する目標により誘導される。動作は任意の段で歪または誤った線形の概算を導入せずに非常に非線形のシステムで実行されることができる。システム識別装置および方法は遺伝構造を有し、１つの応用から別の応用へ通常変更可能である。
【００５３】
前述したように、本発明の制御装置および方法の能力は本発明のシステム識別装置および方法により識別された実際のシステム構造の誘導から非常に大きい利点を得られる。したがってシステム識別の改良についての本発明の十分な有用性は、図３に示されているように２つのタイプの装置に対して制御および識別装置と方法が縦続して動作されるときに実現される。図３では、システム識別装置110はシステム応答のパターンの識別と、最良の制御設定の決定において学習アルゴリズム10を誘導するためにＮ（ｊ＊）から得られたシステム構造についての情報を制御装置10へ供給する。縦続動作はまたシステム識別装置へのシステム構造の拡張を示唆するために制御装置からのフィードバック12を使用し、これは縦続動作は言うまでもなく、フィードバックなしでは実現されることはできない良好な制御設定を結果的に明白にするように最終的に制御装置を誘導する。
【００５４】
縦続動作から増加された能力は薬物ターゲット識別で重要な含意を有し、ここでは制御装置および方法は、システム識別装置および方法により明らかにされた実際のバイオシステム構造のコンポーネントにより、特別な病気に関連されるように誘導される。システムの識別はアクチブな制御のため基本的なバイオシステムを識別することにより薬物のターゲットを明白にする努力に対して価値を付加する。本発明の装置および方法により明白にされたアクチブなバイオシステム構造は、分子のターゲットが個別的または縦続的に、最適な薬物ターゲットの発見における制御装置および方法の動作価格をさらに減少するトライアルを選択する洞察に満ちたガイドを与える。類似の方法で、制御装置および方法からのバイオ制御データは識別のための拡張されたバイオシステムを示唆するために使用されることができる。この方法で、２つの装置および方法の同期動作は最適なバイオ機能制御目的に向けられる。２つの装置および方法の縦続動作から生じた最適の薬物ターゲット情報は、どこに病気を阻止する努力を集中するかをさらに正確に示すため生物工学および医薬産業に対して高い価値がある。実際のターゲット識別はバイオシステム構造の識別後、別々のステップとして実行されることが多い。最良のターゲットは識別されたシステムモデルまたは特定の病気を阻止する特別の目標に調節された付加的な閉ループ実験によって動作される最適な制御アルゴリズムによって明白にされる。
【００５５】
本発明の制御およびシステム識別方法および装置の応用には分子構造の識別が含まれており、それにおいてはマシーンの研究所のコンポーネントは調節された電磁励起とプロ−ビングを使用し、それに続いて構造を生成するためデータの閉ループ反転を使用し、それにより装置およびアルゴリズム全体の最適な制御により十分にリンクされた結果が得られる。したがって装置は最も効率的な方法、および理想的には実時間で動作する構造を目的として動作する。関連する応用は分子スケールで動作する基本的な力を識別することに関し、ここでは制御されたポンププローブ技術は成形されたレーザパルスを使用して研究所で使用される。
【００５６】
別の目的は、生物的応用のためのマシーンの階層、即ち（ｉ）目的として遺伝子の表現を有する閉ループ遺伝子およびたんぱく質の制御、（ii）目的としてたんぱく質の表現を有する閉ループ遺伝子およびたんぱく質の制御、（iii）バイオ機能の経路識別の目的のための遺伝子およびたんぱく質レベルの閉ループ制御に関し、それぞれさらに広い機能をすることが構想されている。他の任意のレベルでの表現型観察は同様に目的である（例えば最適に特定の病気を阻止する）。マシーン（ｉ）および（ii）の実用的な利用性はそれぞれ病気を阻止し、生物的機能を大きく変更する表現型行動を含めた表現型行動をターゲットとするため遺伝子とたんぱく質表現の最適な操作である。バイオ機能の経路を識別するように動作する最後のマシーン（iii）は、基本的な生化学動作原理を明白にするための応用と、病気を阻止する目的で医薬品によるシステム中の（例えば遺伝子またはたんぱく質の操作でありがちな）阻止方法の最適な識別における実用的な利用性とを有する。
【００５７】
閉ループのバイオマシーンはそれらの最適な連結および制御された動作を通して遺伝子およびたんぱく質表現／操作の新生技術から最大の能力を引出すことを目的としている。同じ方法で、本発明の全ての応用は、最新の研究所で、装置のアーキテクチャ全体が各応用に対して調節されている固定された産業上の制御およびプローブ技術を得ることができる共通の特性を有する。
【００５８】
本発明の２つの広い応用は、関与する出力全体の使用に存在する弁別によりイメージングおよびシステム識別を含んでいる。イメージング応用に関して、イメージの概念は任意の種々のプロービング実験から抽出される多次元空間的および／または時間的システム構造を指している。イメージ自体は値の直接的な出力である。イメージング応用の例は、臨床設定のｘ線イメージングおよび、産業上の機器では発生期の腫瘍のレーザ胸部癌イメージング、生物医学的材料の核磁気イメージング、高い価値の機器（例えば航空機の翼構造）の欠陥の音響イメージング、鉱床の発見のための地質イメージング、レーダー、ソナー、光イメージングを含めた軍事イメージング応用、観察に使用される電磁スペクトルの範囲全体にわたる天文学イメージング、マイクロ波、赤外線、可視および紫外線ソースを含めた種々の分光データからの分子構造の決定、または任意の種々の音響または電磁気散乱技術による地雷検出を含むがそれらに限定されない。
【００５９】
システムの識別応用に関して、これは自然に動作する装置或いは人造の装置に関連される質的および量的特徴かの両者に関して基本的な物理的、化学的、工学的システム構造を決定することを指している。相互接続されるコンポーネントのネットワークでは、質的特徴の決定は、共に直接連結されているコンポーネントを識別することを指している。量的特徴の決定はコンポーネントの連結量の測定を指している。
【００６０】
システム構造の識別は最適のシステム性能の実現を含むその後の使用のための出力である。システム識別の高い値のケースは、最適な薬物ターゲットを探求するための細胞および高レベルのバイオシステム連結たんぱく質および遺伝子の活動、工場品質および効率を強化するための複雑な産業上の化学プロセスネットワーク、汚染物質の改善のための複雑な生物地球化学的環境ネットワーク、学術および産業的な科学応用のための分子力場またはハミルトニアン識別、医薬および生物医学的応用のための多細胞または器官の機能を含んだ統合されたバイオシステムとを含むがそれらに限定されない。
【００６１】
システム識別方法のある特徴は分子定量ダイナミックシステム中のネットワーク構造を決定するために次の応用を参照することにより示される。反転は非常に成功しており、最も重要なことに、シミュレーションは、任意の１つのループのデータセットにおける比較的大きいエラーにかかわらず、マシーンの閉サイクルと学習アルゴリズムの使用が高品質のネットワーク情報を与えることを明白にしている。次の例は特許請求の範囲により規定されている本発明の技術的範囲を限定するものと解釈されるべきではない。
【００６２】
［物理的に観測可能な実験的測定からの定量ハミルトニアンの抽出に適用するシステム識別］  
多レベル量子システムの遷移ダイポールモーメントがシミュレートされたポピュレーション転移実験を使用して抽出された。システム識別のための本発明の方法は以下の形態のハミルトニアンで実行された。  
Ｈ（ｔ）＝Ｈ０−μ・Ｅ（ｔ）  
ここでＨ０、即ち基準ハミルトニアンはよく知られていると仮定されるが、ダイポールはそうではない。最適の反転の目的は、フィールドが弱まった後に、即ちＴは制御パルス長と比較して大きい状態で時間ｔ＝Ｔで量子システムの測定からダイポールμを抽出するために最良の制御フィールド｛Ｅｋ（ｔ）｝を識別することである。ダイポール関数μ（ｒ）は基準ハミルトニアン波関数｛φ１（ｒ）｝を基礎としてそのマトリックスエレメントを学習することにより反転される。  
μｍｎ＝（φｍ（ｒ）｜μ（ｒ）｜φｎ（ｒ））  
研究所の観察は典型的な分子システムの振動遷移を真似るように設計されたノンデジェネレイトの１０レベルのハミルトニアンを使用してシミュレートされた。研究所のデータ、即ち、
【数１】
2005520245.tif 000003
【００６３】
は、与えられた電磁界Ｅｋの影響により発生されたターゲット時間ｔ＝Ｔにおけるｉ＝１，．．．，Ｍ＝１０ポピュレーションにより与えられた。システムの波関数から得られた各観察されたポピュレーション、即ち、
【数２】
2005520245.tif 000004
【００６４】
はｔ＝Ｔにおいて、
ρｉ＝｜ａｉ（Ｔ）｜２にしたがっており、
時間依存のシュレーディンガーの式にしたがって、初期状態の波関数Ψ（０）から電磁界Ｅｋ（ｔ）が存在するΨ（Ｔ）へ伝播することにより、シミュレートされた実験で計算された。全てのケースで、初期波関数Ψ（０）は接地状態の全てのポピュレーションρ（０）＝［１，０，０，０，０，０，０，０，０，０］を含んでいる。
【００６５】
現実的な研究所の実験をシミュレートするために、各ポピュレーション結果は制御の最適化によりリクエストされたフィールドＥｋ（ｔ）を中心とする雑音で汚染されたフィールド｛Ｅｋｊ（ｔ）｝の集合から生じるＤ＝１００の反復観察で平均された。シミュレートされたエラーε（ｌａｂ）は次式を与えるためにポピュレーション観察に導入された。  
【数３】
2005520245.tif 000005
【００６６】
ここで、ｊ＝１，．．．，Ｄおよびρｉｊは各ポピュレーション測定の相対エラーであり、−εｋ，ｊ（ｌａｂ）とεｋ，ｊ（ｌａｂ）との間でランダムに選択された。異なるランダム値ρｉｊは測定がシミュレートされる度に選択された。
【００６７】
制御フィールドを汚染する各雑音は変調されたガウス成形パルスの形態を取った。  
【数４】
2005520245.tif 000006
【００６８】
ここで、ωｌはＨ０の共振周波数である。Ａｌｊは制御振幅であり、θｌｊは関連される制御位相である。フィールド雑音はＡｌとθｌの収集された不確定としてモデル化され、それは研究所のパルス成形装置で典型的に予測された種々のタイプの相関された、および相関されていない雑音の両者を含んでいる。フィールドエラーは、フィールド振幅または位相中の相対的エラーに対応して［−ε１＋ε］にわたってランダムに選択されたパラメータγＡｊおよびγＢｊを導入することにより生成された。各個々のフィールドは次式にしたがって構成された。  
【数５】
2005520245.tif 000007
【００６９】
ここで、Ａｌとθｌは制御パルス成形子のリクエストされた振幅および位相である。γＡｊとγＢｊの（パルスの寿命にわたって一定の）に対する異なるランダム値は反復シミュレーションが実行される度に選択された。
【００７０】
制御変数はパルスｃ＝｛Ａｌ，θｌ｝を構成するために使用されるフーリエ振幅および位相である。各振幅Ａｉは［０，１］Ｖ／Åにわたって変化することを可能にされ、位相はそれらの全ダイナミック範囲［０，２π］ラジアンにわたって可能にされた。全てのケースで、ターゲット時間はＴ＝１．５ｐｓであるように取られ、パルス幅はｓ＝０．５ｐｓにより与えられた。制御コンポーネントは学習アルゴリズムを使用し、それには遺伝アルゴリズムが選択された。各パルスが量子システムに影響した後、測定がシステムで行われ、その後、反転するためのデータとして提出された。通信アーキテクチャが使用され、制御コンポーネントと反転コンポーネントを、コンピュータ処理的に時間を消費する反転段の並列化を許容する閉ループ設計で連結した。学習制御アルゴリズムは各世代における反転結果のポピュレーション全体のデータを必要とする遺伝アルゴリズムであり、全体的な反転の最適化をネットワーク化されたコンピュータの集合へディスパッチすることによりプロセスを並列にすることを最も効率的にする。
【００７１】
制御コンポーネントは（１）パルス成形子にフィールドを発生するように命令し、その後の測定データを受信し、（２）反転のためのデータを提出し、回復されたハミルトニアンとその品質計量を受信し、（３）閉ループ方法でそれらの反転品質に基づいて新しいトライアルフィールドを選択し、最適なフィールドのポピュレーションを発生し、（４）遺伝アルゴリズムポピュレーションの個々のフィールドと、それらの関連する研究所のデータと、後に使用するためのそれらの対応する反転結果のリストとを維持することによりプロセス全体を自動化した。制御コンポーネントの廃棄は反転の実行に利用可能な２０のクライアントコンピュータの集合であった。制御コンポーネントがデータを受信したとき、新しいセットの反転のために利用可能なネットワーク化されたコンピュータを発見するためにクライアントコンピュータのリストを問い合わせする。アイドル状態のコンピュータがないとき、制御コンポーネントは研究所のコンポーネント、即ちパルス成形装置を一時的に停止し、反転コンピュータがその利用可能性を通報するのを待機する。制御コンポーネントにより実行されるクライアントコンピュータのポーリングプロセスはネットワークが認知しており、クライアントコンピュータについての統計が維持されており、それによって最速のコンピュータが常に優先的にディスパッチされた。これは分布されたネットワーク並列コンピュータ処理の基本原理にしたがっている。
【００７２】
反転はポピュレーションサイズ２００、突然変異率８％、クロスオーバー率７５％、トランスジェネレーションポピュレーションオーバーラップ５０％を有する定常状態の遺伝アルゴリズムを使用して実行される。抽出されたハミルトニアンの品質Ｑ［Ｅｋ（ｔ）］は制御コンポーネントに戻され、将来のトライアルフィールドの選択を誘導するために使用される。
【００７３】
目的はアクセス可能なフィールドのスペースにわたってＱを最大にすることであるが、結果的な最適パルスが解釈されるとき、次式に類似する制御コスト関数を最大にすることにより外部フィールド構造を除去することが必要である。  
【数６】
2005520245.tif 000008
【００７４】
ここで第１の項は反転品質を好み、第２の項は外部フィールドコンポーネントを除去する。βは反転品質の相対的な重要性対フィールドの簡単化をバランスするアルゴリズムパラメータであり、｛ｃｉ｝は制御フィールドの位相および振幅変数である。βの値は慎重に選択されなければならず、それは遺伝アルゴリズムの発生中にその値を適合可能にラムピングすることによって都合よく実現された。βは反転品質に妥協せずに可能な限り大きくすべきである。本発明のデモンストレーションでは、βは最適化はその値に敏感ではないが、１×１０−３であるように選択された。βの効率的なダイナミック範囲はそれらの研究所の範囲ｃｉｍｉｎ≦ｃｉ≦ｃｉｍａｘにしたがって制御変数を正規化することにより制限される。ポピュレーション測定とそれらの対応するフィールドθｋｌａｂ，Ｅｋを含めた反転段への入力はそのデータに整合する遷移ダイポールモーメントマトリックスのファミリをグローバルに抽出するために使用された。任意選択的な量子機械的観測可能なグローバル反転は新しい定量制御手順によって採択された方法に対して本質的に同一である最適化プロセスの一部分としてトライアルハミルトニアンに対して観測可能に反復して計算することにより実現された。ｋ番目のトライアルフィールドθｋ（ｌａｂ）に対する研究所データを再生するダイポールマトリックスポテンシャルのファミリの識別はハミルトニアン（即ちダイポール）スペースにわたって、データと計算された観測Φ［Ｈ］との差を最小にすることを必要とする。その実験的データエラー内まで、および恐らくデータの大きいダイナミック範囲を占有するためにデータを再生する任意のハミルトニアンは等しく有効であるので、反転はコスト関数を採択することにより実行された。  
【数７】
2005520245.tif 000009
【００７５】
ここで、Ｃは次式により与えられる比較関数である。  
【数８】
2005520245.tif 000010
【００７６】
εｋ，ｊ（ｌａｂ）はｋ番目の制御パルスＥｋ（ｔ）に対するデータセットのｉ番目のメンバΦｋ，ｊ（ｌａｂ）∈Φｋ（ｌａｂ）の実験的エラーである。ここでＫ［Ｈ］はハミルトニアンの構造（例えば平滑性）に関して物理的ベースの調整で組立てられる項である。Φｋ，ｉ［Ｈ］は外部フィールドＥｋ（ｔ）の影響下のトライアルハミルトニアンＨの観測可能な計算された値であり、Ｍはデータセットの異なる測定の数である。
【００７７】
遺伝アルゴリズムサーチ中の各トライアルハミルトニアンに対しては、計算されたポピュレーションΦｋ［Ｈ］は最終的な時間波関数ψ（Ｔ）を得るために、制御フィールドＥｋが存在する場合に初期波関数ψ（０）からψ（ｔ＝Ｔ）へ伝播することにより得られる。反転中にフィールドの平均化が行われず、制御変数｛Ａｌ，θｌ｝は雑音がないと仮定される。雑音およびエラーの影響は観察されたデータで具体化された。
【００７８】
反転変数ｈはダイポールマトリックスエレメントｈｉ＝μｍｎとして採取される。μｍｎ＝μｎｍであり、μｍｍ＝０であるので、対角線より上の三角形のエレメントは反転変数の数をＮｎ＝４５にすると考慮される。反転は定常状態の遺伝アルゴリズム、ポピュレーションサイズ２００、突然変異率８％、クロスオーバー率７５％、トランスジェネレーションオーバーラップ５０％で行われる。大きいポピュレーションサイズは解ファミリの適切なサンプリングを確実にするために使用された。反転において調整は行われず、それ故、コスト関数Ｋ［Ｈ］の第２の項は無視された。
【００７９】
各発見されたハミルトニアン変数Δｈｉ＊の不確定性は、この定義が反転結果の非線形特性を十分に捕捉するので、その対応する解スペースの幅を使用して量子化された。  
Δｈｉ＊＝＞ｈｉ＊−＜ｈｉ＊ 
ここで＞ｈｉ＊と＜ｈｉ＊は抽出されるｉ番目の変数の反転ポピュレーションの最大および最小のメンバである。｛Δｈｉ＊｝は以下の制御フィールドの最適化の反転品質計量Ｑ［Ｅ（ｔ）］を規定するために使用された。  
【数９】
2005520245.tif 000011
【００８０】
ここで、第１の項は最適化されたハミルトニアンファミリがどの程度良好にデータを再生したかを測定し、第２の項は反転の不確定性を測定する。前者の和はデータがその実験的エラー内まで再生されないことがなければ消滅し、後者はデータが再生されることができないならば唯一関連するアルゴリズムパラメータγにより加重される。γはデータの一致対不確実性の最小化の相対的な重要性を平衡し、問題毎のベースとして選択される。
【００８１】
閉ループ識別手順からの実質的な出力は最適なパルス、それらの関連する研究所データ、それらの対応する反転結果｛Ｅｋ＊（ｔ），Φｋ＊，ｈｋ＊｝の集合であった。システムのハミルトニアンの最良の知識は、二重に最適化されたハミルトニアンの最終的なファミリを発生するために、全ての最適なデータ｛Ｅｋ＊，Φｋ＊｝を同時に使用して最終的な反転を実行することにより得られた。
【００８２】
本発明の方法は、種々の条件下で、遷移ダイポールモーメントマトリックスを抽出するために１０レベルのシステムで数回行われた。３つの反転のグループは制御フィールドの形態で種々の制限により実行された。制御パルスの許容された帯域幅は、本発明の方法がその制限にかかわらず、高品質のハミルトニアンを抽出するか否かを見るために制限された。帯域幅の制限は次のようにシミュレートされた。試験の第１のグループで、Ｈ０のυ→υ＋１遷移周波数だけが制御パルスに可能にされ、試験の第２のグループで、υ→υ＋１とυ→υ＋２周波数が含まれ、第３のグループで、υ→υ＋１、υ→υ＋２、υ→υ＋３が可能にされた。これらの３つのグループはそれぞれ約１２００ｃｍ−１、５０００ｃｍ−１、９５００ｃｍ−１の帯域幅を有するフィールドを含んでいた。
【００８３】
各３つのグループでは、１０の最良の制御フィールド｛Ｅｋ＊，Φｋ＊｝，ｋ＝１，．．．１０からのデータを使用する反転エラーがアクセス可能なパルス成形のスペースからランダムに選択された５００のフィールドのデータを使用して行われる次善の反転と比較された。その比較は多量のデータ、ここでは５０倍の大きさが次善の測定の使用を補償するか否かを決定するために行われた。
【００８４】
帯域幅が限定された反転例からの結果が表Ｉ−IIIに与えられている。各例では、制御変数Ａｌ，θｌ中のフィールド雑音は±１％であり、全てのポピュレーションの観察エラーε（ｌａｂ）も±１％であった。表Ｉはυ→υ＋１遷移周波数に限定されたフィールドのダイポール最適反転結果を示している。各ｈｉ（μｍｎ）の最適の反転結果は、特定の変数に対して、最適な解ファミリの上限と下限、即ち＜ｈｉ＊と＞ｈｉ＊と、対応する最適反転の不確実性Δｈｉしてリストされている。比較のために、５００の次善のランダムフィールドにおいてデータに標準的なグローバル反転を実行することにより得られる反転品質も与えられている。全てのケースで、反転はデータをそのエラー内へ再生することができる。
【００８５】
包括的に、表Ｉの最後の行で見られる平均エラー結果により明らかなように、最適の反転は次善の反転よりもはるかに優れている。５．６×１０−３４Ｃ・ｍの平均最適エラーは２．５×１０−３２Ｃ・ｍの平均エラーを有する次善の反転の平均最適エラーよりも２桁分小さい。個々の反転変数μｍｎを検査するとき、ランダムフィールドは大量のデータ（最適の変換では５００ポピュレーションベクトル対１０）にかかわらず、最も近い隣接トランザクションについての情報だけを提供し、μｍ，ｍ＋１のみのマトリックスエレメントの正確な反転を可能にすることが分かった。直接対照的に、このようなパターンは最適の反転結果では起こらず、アルゴリズムは全てのダイポールマトリックスエレメントの正確な反転をエネーブルしたフィールドを識別した。
【００８６】
υ→υ＋１およびυ→υ＋２遷移に制限された反転の類似の比較が表IIで与えられている。最適な変換は平均反転エラーの比較により明らかなように、遷移ダイポールモーメントの実質的に良好な知識を与えた。最適に得られた量Δｈｉでは、平均は３．２×１０−３４Ｃ・ｍであり、次善結果では、１．９×１０−３２Ｃ・ｍであった。適度の改良が、さらに多くの周波数を制御フィールドへ含めることにより、平均的な最適反転および次善反転の両者で観察された。
【００８７】
表IIの個々のマトリックスエレメントを検査して、パターンが容易に見られる。次善の反転は最も近いマトリックスエレメントと次に近い隣接マトリックスエレメントとの両者だけを正確に抽出することができた。対照的に、本発明の方法は全てのマトリックスエレメントの正確な値を発生するフィールドを識別することができた。
【００８８】
この傾向は表IIIで見られるように、υ→υ＋１、υ→υ＋２、υ→υ＋３遷移を含んでいるフィールドで継続される。表IIIの両者のエラー平均はさらに多くの遷移周波数を制御パルスへ付加することによる適度の減少を表示している。ここで、次善のフィールドデータはμｍ，ｍ＋１、μｍ，ｍ＋２、μｍ，ｍ＋３の遷移ダイポールマトリックスエレメントの正確な決定を許容し、一方、最適の反転は全てのエレメントを正確に識別する。最適の反転は次善のダイポールマトリックス決定よりも２桁分だけ優れており、平均エラーはそれぞれ１．７×１０−３４Ｃ・ｍと１．４×１０−３２Ｃ・ｍである。
【００８９】
最後に、反転エラーの実験的不確実性の効果が調査された。ポピュレーション測定ε（ｌａｂ）のエラーの増加で行われた３つの最適な反転からの結果は表IVに与えられている。最適な反転はデータエラーの増加を処理することができ、１％から５％へのε（ｌａｂ）の５倍の増加にかかわりなく、平均反転エラーは５．６×１０−３４Ｃ・ｍから６．７×１０−３４Ｃ・ｍへ増加しただけである。本発明の最適な識別手順は反転品質が比較的データ雑音に敏感ではないフィールドを識別することができた。
【００９０】
表IVの個々の反転変数の検査は観察エラーが増加したときに実際にさらに正確に識別された。例えば、データエラーがε（ｌａｂ）＝１％〜２％〜５％へ増加するとき、エラーはΔμ６，７＝１．３×１０−３３〜９．０×１０−３４〜３．０×１０−３４Ｃ・ｍへ減少した。これは最小の総反転エラーを得るための本発明の説明の最適な反転アルゴリズムの主要目的のために驚くほどの発見ではない。幾つかのケースでは、個々のハミルトニアン変数ｈｉはデータエラーを与える可能な最高の正確度に決定されない。これはε（ｌａｂ）＝１％の反転に対して可能な限り正確には明らかに識別されないμ６，７のケースである。この行動は反転品質計量の定義の結果であり、さらに良好な検査のために個々のハミルトニアン変数をターゲットとするように変更される。
【００９１】
グローバルサーチ、高い実験反復率、超高速度のパルス成形を使用して、定量ハミルトニアンをアクチブに調査し、反転を行うのに最適なデータセットを識別するために、新しい制御実験と新しい反転技術の最強の特徴を結合することによる閉ループの最適に制御されたシステム識別の発明について前述した。容易に認識されるように、前述の特徴の多くの変化および組合わせが特許請求の範囲に記載されている本発明の技術的範囲から逸脱されることなく利用されることができる。このような変化は本発明の技術的範囲からの逸脱するものとは意図されず、全てのこのような変化は特許請求の範囲内に含まれることを意図している。
【表１】
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【表２】
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【表３】
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【表４】
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【図面の簡単な説明】
【００９２】
【図１】本発明の１特徴にしたがった閉ループ制御装置を示す図。
【図２】本発明の別の特徴にしたがった閉ループシステム構造識別装置を示す図。
【図３】図１および図２の装置の縦続動作を示す図。
【図４】図１の装置が動作する方法を示すフローチャート。
【図５】図２の装置が動作する方法を示すフローチャート。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【国際調査報告】
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