Hidekazu Hishinuma;...;Takashi Miura(2025.1, PLoS Comp. Bio.)[Data-driven discovery and parameter estimation of mathematical models in biological pattern formation]
理由
自分の好きな研究分野の論文
概要
数理モデリングは生物のパターン形成を説明するために用いられてきたが、モデルやパラメータの選択は経験的になされてきた。本研究では、データ駆動型の方法を提案して数理モデルの適用性を実証する。特に、関心のあるパターンに基づいて適切な数理モデルを自動的に選択し、モデルパラメータを推定する手法を開発した。モデル選択のために、ゼロショット特徴抽出のContrastive Language-Image Pre-training (CLIP) を実装し、与えられたパターンの画像を潜在空間にマッピングして、適切なモデルを特定する。パラメータ推定のために、自然勾配ブースティング(NGBoost)に基づく近似ベイズ推定を高速に行う新しい技術を開発した。この手法によって最小の拘束下でパラメータ推定が可能になり、すなわち時系列データや初期条件を必要とせず、多種の数理モデルに応用可能である。チューリングパターンに対してこの手法を試し、その高い精度と解析的特徴との対応を示した。この戦略によって、空間パターンを持ちる数理モデルの効率的な実証が可能になる。
印象的な図
Fig5. 生物の画像とCLIPによって選択された類似のパターン
雑記
今の仕事が好きになれるかは、この1年にかかっていそうな気がする
