マルチタスク学習アプローチを用いることで、活性崖、毒性、薬物動態などの関連タスクを同時に予測することが可能です。このアプローチでは、共通の特徴を学習することで、各タスク間の相互作用を活用し、モデルの一般化能力を向上させることができます。
具体的には、MaskMolのような知識ガイド付きモデルを使用して、各タスクに特化した出力層を設けることが考えられます。これにより、モデルは異なるタスクに対して異なる損失関数を最適化しつつ、共通の特徴を学習することができます。例えば、活性崖の予測において得られた知見を毒性予測や薬物動態予測に応用することで、モデルはより豊富な情報を持つことができ、全体的な性能が向上します。
さらに、マルチタスク学習は、各タスクのデータが限られている場合でも、他のタスクからの情報を活用することで、モデルの過学習を防ぎ、より堅牢な予測を実現します。このようにして、MaskMolは複数の関連タスクを同時に学習し、薬剤設計や発見のプロセスを加速させることが期待されます。