(57)【要約】【課題】      ファジィ・インターフェイス理論をニューラル・ネットワークに利用し、堅固性（robustness）と、集合性（convergence）と、正確性とを改善するプロテイン・ファミリー分類用のタンパク質上科分類用人工知能システムを提供する。【解決手段】  本発明のタンパク質上科分類用人工知能システムは、ファジィ・インターフェイス理論をニューラル・ネットワークに利用し、プロテイン・ファミリー分類用の人工知能に関するもので、コンテント・アドレッサブル・メモリを利用して、分類の初期段階を行い、処理速度を改善する。【選択図】    図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ニューラル・ネットワーク・システムを採用して、タンパク質ファミリーのシリーズを分類するタンパク質上科分類用人工知能システムにおいて、
前記人工知能システムが、堅固性と、集合性と、正確性とを改善する、ニューラル・ネットワーク・システムと一体化されたファジィ論理システムを有することを特徴とする、
タンパク質上科分類用人工知能システム。
【請求項２】
請求項１に記載のタンパク質上科分類用人工知能システムにおいて、更に、コンテント・アドレッサブル・メモリ（以下、ＣＡＭとする）を有することを特徴とする、タンパク質上科分類用人工知能システム。
【請求項３】
請求項２に記載のタンパク質上科分類用人工知能システムにおいて、前記ＣＡＭがタンパク質ファミリーデータの比較に用いられることを特徴とする、タンパク質上科分類用人工知能システム。
【請求項４】
請求項１に記載のタンパク質上科分類用人工知能システムにおいて、前記ファジィ論理システムがニューラル・ネットワーク・システムに直接コード化されることを特徴とする、タンパク質上科分類用人工知能システム。
【請求項５】
請求項１に記載のタンパク質上科分類用人工知能システムにおいて、前記ニューラル・ネットワーク・システムの入力データが、ニューラル・ネットワーク・システムに入力される前に、ファジィ論理によって計量されることを特徴とする、タンパク質上科分類用人工知能システム。
【請求項６】
請求項１に記載のタンパク質上科分類用人工知能システムにおいて、前記ニューラル・ネットワーク・システムの入力データが、ファジィ論理のデータに変換されることを特徴とする、タンパク質上科分類用人工知能システム。
【請求項７】
ニューラル・ネットワーク・システムを採用して、タンパク質ファミリーのシリーズを分類するタンパク質上科分類用人工知能システムにおいて、
前記人工知能システムが、ＣＡＭを利用してタンパク質ファミリーのデータを比較し、ファジィ論理システムとニューラル・ネットワーク・システムとを一体化することによって、堅固性と、集合性と、正確性とを改善する、ファジィ論理システムを有することを特徴とする、
タンパク質上科分類用人工知能システム。
【請求項８】
請求項７に記載のタンパク質上科分類用人工知能システムにおいて、前記ファジィ論理システムは、ニューラル・ネットワーク・システムに直接コード化されることを特徴とする、タンパク質上科分類用人工知能システム。
【請求項９】
請求項７のタンパク質上科分類用人工知能システムにおいて、前記ニューラル・ネットワーク・システムの入力データが、ニューラル・ネットワーク・システムに入力される前のファジィ論理によって計量されることを特徴とする、タンパク質上科分類用人工知能システム。
【請求項１０】
請求項７に記載のタンパク質上科分類用人工知能システムにおいて、前記ニューラル・ネットワーク・システムの入力データが、ファジィ論理のデータに変換されることを特徴とする、タンパク質上科分類用人工知能システム。
【請求項１１】
請求項７に記載のタンパク質上科分類用人工知能システムにおいて、前記人工知能システムを、ポータブル・インターフェイス・カードにまとめることが可能であることを特徴とする、タンパク質上科分類用人工知能システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、タンパク質上科分類用人工知能（略して、ＡＩ）システムに関するものであり、特にファジィ論理システムと組み合わせた人工知能システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
生物情報技術において、タンパク質上科分類のような分類は、重要な役割を果たしているが、時間も費用もかかるものである。ニューラル・ネットワーク技術は、近年、生物情報技術の分析に広く利用されている。
【０００３】
幾つかの調査により、ニューラル・ネットワーク技術が生物化学のファミリー分類に利用できることが判明した。例えば、米国特許第５８４５０４９号は、ニューラル・ネットワーク技術を利用した分子配列方法を提供した。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
メイン・コード・メソッドは、Ｎ−ＧＲＡＭであるため、データ量と計算量は、莫大であり、分類プロセスを実施するには、通常、ハイエンドのコンピュータを必要とした。
【０００５】
しかも、ニューラル・ネットワークベースの演算の正確性は、充分なものとは言えず、コンピュータ上の分類効率もまた良いとは云えない。その結果、両方の欠点がニューラル・ネットワークベースのアプローチの適用性の制限となっている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、タンパク質上科分類用人工知能システムに関するものであり、そこではニューラル・ネットワーク（Neural Network）・システムにファジィ論理システムを利用し、メモリを活用して、ニューラル・ネットワーク・システムの特徴と、専門知識を導き出すファジィ論理の決定専門技術と、入力ベクタ・エンコードの速度アップに利用されるコンテント・アドレッサブル・メモリ（Content addressable memory、以降、ＣＡＭ）とを学ぶことによって、堅固性と、コンバージェンスと、正確性を改善し、演算を行うハードウエアの速度を上げることが可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
本発明は、タンパク質上科分類用人工知能システムを提供するものであり、それはニューラル・ネットワーク・システム技術とファジィ論理システムを活用した専門システムを提供するものである。前記専門システムは、タンパク質ファミリーの分類を目的とした、専門知識を整理可能とするものであり、専門技術の推理行動をシミュレートするものである。
【０００８】
まず、専門知識は、言語変数とファジィ・セットから構成され、ファジィ専門技術システムは、導き出された言語変数とファジィ・セットによって構築されるものである。ファジィ論理の推理プロセスは、分解関数によって表現できる。そして、ニューラル・ネットワークにおける変数の演算は、ファジィ専門技術システムのパラメータを適用するために利用される。ファジィ専門技術システムは、自動的にその知識ベースをアップデートし、これによりファジィ推理エンジンは時間が経つにつれて正確に働くものとなる。
【０００９】
ここに紹介されたシステムは、タンパク質ファミリー（例えば、タンパク質上科）分類の効率性を改善するために利用されるものである。図１に、このシステムの構成を示す。人工知能システム４０は、ファジィ論理システム１０をニューラル・ネットワーク・システム２０に結合し、タンパク質上科配列６０を分類するものである。
【００１０】
ファジィ論理システム１０とニューラル・ネットワーク・システム２０の組み合わせには色々存在する。図３Ａは、この組み合わせの第一例を示すものである。入力データＸ１〜Ｘｎが、ファジィ・セットＡｉによって処理される。そして、その結果、メンバーシップ関数μＡ１〜μＡｎと集約演算子（Aggregation Operator）＊とによって分類され、分類結果Ｙを得ることが出来る。図３Ｂは、その組み合わせの第二例を示すものである。ファジィ論理システムをニューラル・ネットワーク・システムに直接コード化するものである。入力データＸ１〜Ｘｎは、ファジィ・セットＡｉでもって処理され、Ｙ＝Ｘ１'＊Ｘ２'＊．．．を求める。図３Ｃは、この組み合わせの第三例を示すものである。複数の入力Ｘｉｓは、ファジィ・トランスファ関係Ｒ（例えば、ｔ−ｎｏｒｍ）によって処理され、結果Ｙを得る。
【００１１】
更に、ＣＡＭ（Content addressable memory）５０のコンセプトは、ハードウエア構成要件に利用され、サーチプロセスの速度を上げることとなる。また、このことがハードウエア構成のサイズを小さくすることにつながり、したがって、ハードウエアが市販のインターフェイスカードとしてデザイン可能である。
【００１２】
図２Ａと図２Ｂは、夫々従来のアプローチとＣＡＭのサーチプロセスに関する図である。従来のコンピュータをベースとしたサーチメソッドにおいて、サーチされるべきアドレスが入力され（ステップ２０１）、パーソナルコンピュータかその他の通信機器が、アドレス・コンテント・テーブル２０２をサーチし、対応するコンテント（２０３）を取得して、コンテントを比較するものである（ステップ２０４）。従来の手段による能力は、低く、故にアドレス・コンテント・テーブルを続けてサーチする。
【００１３】
ＣＡＭにおいて、コンテントが入力された後の結果は、論理演算子をアドレス・コンテント・テーブル２１２に適用することによって得られ（ステップ２１３）、したがってサーチを改善することとなる。
【００１４】
本発明において提案された人工知能システムは、ファジィ推理理論をニューラル・ネットワーク・システムに統合し、メモリを活用して、ニューラル・ネットワーク・システムの特徴と、専門知識を導き出すファジィ論理の決定専門技術と、入力ベクタ・エンコードの速度アップに利用されるＣＡＭとを学習することによって、堅固性（robustness）と、集合性（convergence）と、正確性とを改善し、商業化が容易に実現するものである。
【００１５】
本発明の最良な実施の形態は、開示をする目的で示される一方、本発明で開示した実施例の変更やその他の実施例における当業者にとって自明な変更をもカバーするものである。
したがって、特許請求の範囲の各請求項は、本発明の精神と保護範囲を逸脱しない限りにおいて、全実施例を保護する目的で設定されている。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明に係るタンパク質上科分類用人工知能システムの構成を示す図
【図２Ａ】従来のサーチアプローチのサーチプロセスを示す図
【図２Ｂ】ＣＡＭのサーチプロセスを示す図
【図３Ａ】ファジィ論理システムとニューラル・ネットワーク・システムの組み合わせの第一例を示す図
【図３Ｂ】ファジィ論理システムとニューラル・ネットワーク・システムの組み合わせの第二例を示す図
【図３Ｃ】ファジィ論理システムとニューラル・ネットワーク・システムの組み合わせの第三例を示す図
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図３Ｃ】
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