記述言語：その他   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Science Advances  

Designing fluorescent molecules requires considering multiple interrelated molecular properties, as opposed to properties that straightforwardly correlated with molecular structure, such as light absorption of molecules. In this study, we have used a de novo molecule generator (DNMG) coupled with quantum chemical computation (QC) to develop fluorescent molecules, which are garnering significant attention in various disciplines. Using massive parallel computation (1024 cores, 5 days), the DNMG has produced 3643 candidate molecules. We have selected an unreported molecule and seven reported molecules and synthesized them. Photoluminescence spectrum measurements demonstrated that the DNMG can successfully design fluorescent molecules with 75% accuracy (
<italic>n</italic>
= 6/8) and create an unreported molecule that emits fluorescence detectable by the naked eye.

DOI： 10.1126/sciadv.abj3906

Web of Science

Scopus

PubMed

researchmap

記述言語：その他   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）   出版者・発行元：Proceedings - 2022 IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision, WACV 2022  

Data augmentation policies drastically improve the performance of image recognition tasks, especially when the policies are optimized for the target data and tasks. In this paper, we propose to optimize image recognition models and data augmentation policies simultaneously to improve the performance using gradient descent. Unlike prior methods, our approach avoids using proxy tasks or reducing search space, and can directly improve the validation performance. Our method achieves efficient and scalable training by approximating the gradient of policies by implicit gradient with Neumann series approximation. We demonstrate that our approach can improve the performance of various image classification tasks, including fine-grained image recognition, without using dataset-specific hyperparameter tuning.

DOI： 10.1109/WACV51458.2022.00359

Scopus

researchmap

その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/wacv/wacv2022.html#HatayaZYN22

CiNii Research

記述言語：その他   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

<title>Abstract</title>The nature of the recovery process of posttraumatic stress disorder (PTSD) symptoms is multifactorial. The Massive Parallel Limitless-Arity Multiple-testing Procedure (MP-LAMP), which was developed to detect significant combinational risk factors comprehensively, was utilized to reveal hidden combinational risk factors to explain the long-term trajectory of the PTSD symptoms. In 624 population-based subjects severely affected by the Great East Japan Earthquake, 61 potential risk factors encompassing sociodemographics, lifestyle, and traumatic experiences were analyzed by MP-LAMP regarding combinational associations with the trajectory of PTSD symptoms, as evaluated by the Impact of Event Scale-Revised score after eight years adjusted by the baseline score. The comprehensive combinational analysis detected 56 significant combinational risk factors, including 15 independent variables, although the conventional bivariate analysis between single risk factors and the trajectory detected no significant risk factors. The strongest association was observed with the combination of short resting time, short walking time, unemployment, and evacuation without preparation (adjusted <italic>P</italic> value = 2.2 × 10⁻⁴, and raw <italic>P</italic> value = 3.1 × 10⁻⁹). Although short resting time had no association with the poor trajectory, it had a significant interaction with short walking time (<italic>P</italic> value = 1.2 × 10⁻³), which was further strengthened by the other two components (<italic>P</italic> value = 9.7 × 10⁻⁵). Likewise, components that were not associated with a poor trajectory in bivariate analysis were included in every observed significant risk combination due to their interactions with other components. Comprehensive combination detection by MP-LAMP is essential for explaining multifactorial psychiatric symptoms by revealing the hidden combinations of risk factors.

DOI： 10.1038/s41598-020-78966-z

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）  

Modern shared-memory platforms embrace the Non-uniform Memory Access (NUMA) architecture - they have physically distributed, yet cache-coherent shared-memory. This paper explores the feasibility of a shared-memory graph processing engine for NUMA platforms inspired by designs that target zero-sharing platforms. This work exploits the characteristics of two processing modes, synchronous and asynchronous, in the context of the shared-memory NUMA platform. Depending on the algorithm, phase of execution, and graph topology, synchronous and asynchronous modes hold unique advantages over one another. We then explore a hybrid solution that combines synchronous and asynchronous processing within the same graph computation task and harness optimizations therein. An extensive evaluation using graphs with billions of edges and empirical comparisons with several state-of-the-art solutions demonstrate the performance advantages of our design.

DOI： 10.1109/bigdata50022.2020.9378430

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

Since the cost and time required to finetune parameters in traditional short-term traffic prediction models such as traffic simulators are very high, the prediction models have been developed mainly for managing recurrent congestion, rather than non-recurrent congestion caused, for example, by disaster. Machine learning models are promising candidates for traffic prediction during non-recurrent congestion due to their ability to tune parameters without a-priori knowledge, while their applicability to non-recurrent conditions has rarely been explored. To fill in this gap, this study conducts an exploratory analysis on the applicability of various machine learning models during a transportation network disruption with particular focuses on their ability to predict traffic states and the interpretability of the results. The analysis is conducted by using data obtained during the massive transport network disruption which occurred in Hiroshima in July 2018 due to heavy rain and subsequent landslides. The models tested include random forest, support vector machine, XGBoost, shallow feed-forward neural network, and deep feed-forward neural network. The results indicate that random forest and XGBoost methods produced the best results in terms of prediction accuracy. On the other hand, deep neural network models produce better results in terms of the interpretability of the results, i.e., the results can be logically explained from the perspective of existing traffic flow theory. These findings indicate that the model which produces the best prediction accuracy is not always the best for practical use since it does not mimic the mechanisms of congestion occurrence.

DOI： 10.1016/j.tranpol.2020.05.023

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）  

Data augmentation methods are indispensable heuristics to boost the performance of deep neural networks, especially in image recognition tasks. Recently, several studies have shown that augmentation strategies found by search algorithms outperform hand-made strategies. Such methods employ black-box search algorithms over image transformations with continuous or discrete parameters and require a long time to obtain better strategies. In this paper, we propose a differentiable policy search pipeline for data augmentation, which is much faster than previous methods. We introduce approximate gradients for several transformation operations with discrete parameters as well as a differentiable mechanism for selecting operations. As the objective of training, we minimize the distance between the distributions of augmented and original data, which can be differentiated. We show that our method, Faster AutoAugment, achieves significantly faster searching than prior methods without a performance drop.

DOI： 10.1007/978-3-030-58595-2_1

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

<title>Abstract</title>In computer-assisted synthesis planning (CASP) programs, providing as many chemical synthetic routes as possible is essential for considering optimal and alternative routes in a chemical reaction network. As the majority of CASP programs have been designed to provide one or a few optimal routes, it is likely that the desired one will not be included. To avoid this, an exact algorithm that lists possible synthetic routes within the chemical reaction network is required, alongside a recommendation of synthetic routes that meet specified criteria based on the chemist’s objectives. Herein, we propose a chemical-reaction-network-based synthetic route recommendation framework called “CompRet” with a mathematically guaranteed enumeration algorithm. In a preliminary experiment, CompRet was shown to successfully provide alternative routes for a known antihistaminic drug, cetirizine. CompRet is expected to promote desirable enumeration-based chemical synthesis searches and aid the development of an interactive CASP framework for chemists.

DOI： 10.1186/s13321-020-00452-5

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1080/14686996.2020.1793382

記述言語：その他   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）  

Faster AutoAugment: Learning Augmentation Strategies Using Backpropagation.

DOI： 10.1007/978-3-030-58595-2_1

記述言語：その他   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1093/bioinformatics/bty219

記述言語：日本語  

Using local minima to accelerate Krawczyk-Hansen global optimization

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）  

An Extended GLB Library for Optimization Problems

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

Automatic design of organic materials requires black-box optimization in a vast chemical space. In conventional molecular design algorithms, a molecule is built as a combination of predetermined fragments. Recently, deep neural network models such as variational autoencoders and recurrent neural networks (RNNs) are shown to be effective in de novo design of molecules without any predetermined fragments. This paper presents a novel Python library ChemTS that explores the chemical space by combining Monte Carlo tree search and an RNN. In a benchmarking problem of optimizing the octanol-water partition coefficient and synthesizability, our algorithm showed superior efficiency in finding high-scoring molecules. ChemTS is available at https://github.com/tsudalab/ChemTS.[GRAPHICS].

DOI： 10.1080/14686996.2017.1401424

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

Background: Artificially synthesized RNA molecules provide important ways for creating a variety of novel functional molecules. State-of-the-art RNA inverse folding algorithms can design simple and short RNA sequences of specific GC content, that fold into the target RNA structure. However, their performance is not satisfactory in complicated cases.Result: We present a new inverse folding algorithm called MCTS-RNA, which uses Monte Carlo tree search (MCTS), a technique that has shown exceptional performance in Computer Go recently, to represent and discover the essential part of the sequence space. To obtain high accuracy, initial sequences generated by MCTS are further improved by a series of local updates. Our algorithm has an ability to control the GC content precisely and can deal with pseudoknot structures. Using common benchmark datasets for evaluation, MCTS-RNA showed a lot of promise as a standard method of RNA inverse folding.Conclusion: MCTS-RNA is available at https://github.com/tsudalab/MCTS-RNA.

DOI： 10.1186/s12859-017-1882-7

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1080/14686996.2017.1344083

記述言語：その他   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

記述言語：日本語  

Optimization of Playout Policy Integrated with Monte-Carlo Tree Search

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）  

We present a scalable parallel solver for numerical constraint satisfaction problems (NCSPs). Our parallelization scheme consists of homogeneous worker solvers, each of which runs on an available core and communicates with others via the global load balancing (GLB) method. The search tree of the branch and prune algorithm is split and distributed through the two phases of GLB: a random workload stealing phase and a workload distribution and termination phase based on a hyper-cube-shaped graph called lifeline. The parallel solver is simply implemented with X10 that provides an implementation of GLB as a library. In experiments, NCSPs from the literature were solved and attained up to 516-fold speedup using 600 cores of the TSUBAME2.5 supercomputer. Optimal GLB configurations are analyzed.

DOI： 10.1145/2771774.2771776

記述言語：英語  

DOI： 10.1007/978-3-319-10428-7_30

記述言語：日本語  

Humanlike AI for Mario Bros. Based on Evolutionary Computation and UCT

記述言語：英語  

DOI： 10.1007/978-3-642-31866-5_1

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）  

After a computer named "Deep Blue" defeated the world chess champion Garry Kasparov in 1997, researchers studying computer board games focused their attention on the game "Go." Go is known to be more difficult for computers to play than chess or shogi because (1) the search space for Go is much larger, (2) it is difficult to define an appropriate evaluation function of position, and (3) a position sometimes changes globally in just one move. Recently, a new meth ad called Monte Carlo Go has been developed, which involves performing Monte Carlo simulations to evaluate a position. Monte Carlo Go increases the strength of the Computer-Go program. For Monte Carlo Go, the strength fully depends on the number of simulations. Several attempts were made to accelerate simulations, e.g., by the use of cluster systems and FPGAs. The cluster system yields good results, but it is a very expensive system. On the other hand, acceleration using an FPGA was not so easy because the usage of FPGA resources tends to be high. Previously, FPGA acceleration was feasible for smaller board such as a board with a 9 x 9 grid, while it was not feasible for the standard board with a 19 x 19 grid. In this paper, we propose triple line-based playout for Go (TLPG), a hardware algorithm for generating simulations using an FPGA. By reproducing global information redundantly, TLPG enables the generation of simulations only using local operations; this helps realize compact implementations of hardware logic, and thus, TLPG can handle both 9 x 9 and 19 x 19 grid Go boards. We implement TLPG on Xilinx Virtex-5 (XC5VFX70T-IFF1136) and evaluate it. TLPG can perform 40,649 playouts per second for a 9 x 9 grid Go board and 4,668 playouts per second for a 19 x 19 grid Go board.

DOI： 10.1109/reconfig.2009.75

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）  

We propose here a security evaluation methodology of image-based biometrics authentication systems against wolf attacks. A wolf attack is an attempt to impersonate a victim by feeding wolves into the system to be attacked. The wolf is input data that can be falsely accepted as a match with multiple templates. To create a secure system, we must evaluate the possibility of wolf attacks. Existing studies have relied on theoretical analysis of algorithms carried out by human beings, which is only effective if theoretical analysis is possible. Therefore, we propose a more generic approach based on a search to assist the developers of matching algorithms. We searched for wolves by using a recently developed algorithm called Monte-Carlo Tree Search (MCTS). We succeeded in detecting wolves in a matching algorithm, which appears promising considering that this is the first trial for this kind of approach. ©2009 IEEE.

DOI： 10.1109/btas.2009.5339016

記述言語：英語  

AND-OR Tree Search Algorithms for Domains with Uniform Branching Factors

記述言語：英語  

DOI： 10.1007/978-3-540-87608-3_13

記述言語：英語  

DOI： 10.1007/978-3-540-88353-1_1

記述言語：日本語  

記述言語：日本語  

本論文では脅威度と証明数・反証数の双方を利用するdf-pn λ 探索を提案する．脅威度と証明数・反証数は，両者ともAND/OR 木探索を効率的に行うための指標であり，脅威度を利用するλ 探索と，証明数・反証数を利用するdf-pn 探索は，どちらも優れた探索アルゴリズムである．脅威度と証明数・反証数の双方を用いることで，探索をさらに効率的に行うことは自然なアイデアである．脅威度と証明数・反証数の関係を結び付けるために，本論文では各節点ごとに，各脅威度に対応する疑似節点をモデル化する．そのうえで，疑似節点上の証明数・反証数を用いて，元の節点の証明数・反証数を定義することを提案し，それにより探索が制御されることを示す．さらに，性質の異なる複数のゲームを対象に，df-pn λ 探索とdf-pn 探索の性能を比較する実験を行った．その結果，将棋や囲碁においてdf-pn λ 探索はdf-pn 探索よりも性能が良いことを確認した．We present the df-pn λ search algorithm that combines threats with proof and disproof numbers. λ search is a promising method based on threats. Df-pn is an efficient algorithm that employs the notion of proof and disproof numbers. However, λ search uses neither proof nor disproof numbers, whereas df-pn incorporates no information on threat levels. Integrating threats with proof and disproof numbers is a natural extension to further enhance the search performance. We introduce pseudo-nodes for various threat levels at each node, to represent a node searched with a specific threat level. Then the proof and disproof numbers of the original node are defined using pseudo-nodes, which provides a model that can be searched with df-pn. We compared df-pn λ with df-pn on games with different properties. The results showed that df-pn λ is better than df-pn in Shogi and Go.

記述言語：その他  

Efficient Implementation of the Lambda Search based on Proof Numbers

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）  

記述言語：英語  

記述言語：日本語  

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）  

Speculative Parallel Execution on JVM

開催年月日： 2017年9月

researchmap

開催年月日： 2015年9月

記述言語：日本語  

国名：その他  

Scalable Parallelization of a Numerical Constraint Solver

開催年月日： 2015年9月

記述言語：日本語  

researchmap

開催年月日： 2010年7月

記述言語：日本語  

国名：その他  

モンテカルロ木探索を並列化するためのフレームワークを提案する.逐次でのモンテカルロ木探索の実装を持っている利用者に対し,容易に分散並列環境を活用する手段を提供することを目的とする.並列化手法として Transposition table Driven Scheduling を用いることにより,高い並列度でも有効なフレームワークが作成できると期待される.

開催年月日： 2010年7月

記述言語：日本語  

モンテカルロ木探索を並列化するためのフレームワークを提案する.逐次でのモンテカルロ木探索の実装を持っている利用者に対し,容易に分散並列環境を活用する手段を提供することを目的とする.並列化手法として Transposition table Driven Scheduling を用いることにより,高い並列度でも有効なフレームワークが作成できると期待される.

researchmap

開催年月日： 2009年9月

記述言語：日本語  

国名：その他  

開催年月日： 2009年7月

記述言語：日本語  

国名：その他  

モンテカルロ碁において,プレイアウトの実行には時間がかかる.これまでFPGA上にプレイアウト回路を実装することによって高速化するという試みはなされてきたが,FPGA内の資源の使用率が非常に高く,高速なプレイアウトを実現することは難しかった.本論文では囲碁のルールに特化したプレイアウト処理の並列化アルゴリズムTLPG(Triple Line-based Playout for Go)を提案し,9路盤用および19路盤用のプレイアウト回路をFPGA内に実装した.プレイアウトの高速化を行い,シミュレータ上で9路盤において毎秒13104プレイアウト,19路盤において毎秒2055プレイアウトの実行速度であった.また実際に計算機上で実行させたGNU Goと対戦させ,FPGA上のTLPGによるプレイアウトを評価した.

開催年月日： 2009年7月

記述言語：日本語  

モンテカルロ碁において,プレイアウトの実行には時間がかかる.これまでFPGA上にプレイアウト回路を実装することによって高速化するという試みはなされてきたが,FPGA内の資源の使用率が非常に高く,高速なプレイアウトを実現することは難しかった.本論文では囲碁のルールに特化したプレイアウト処理の並列化アルゴリズムTLPG(Triple Line-based Playout for Go)を提案し,9路盤用および19路盤用のプレイアウト回路をFPGA内に実装した.プレイアウトの高速化を行い,シミュレータ上で9路盤において毎秒13104プレイアウト,19路盤において毎秒2055プレイアウトの実行速度であった.また実際に計算機上で実行させたGNU Goと対戦させ,FPGA上のTLPGによるプレイアウトを評価した.

researchmap

開催年月日： 2007年11月

記述言語：日本語  

国名：その他  

Df-pn Algorithm with Dynamic Widening

開催年月日： 2007年11月

記述言語：日本語  

researchmap

開催年月日： 2007年11月

記述言語：その他  

国名：その他  

Depth-First UCT and Its Application to Go

開催年月日： 2007年11月

記述言語：その他  

国名：その他  

開催年月日： 2007年11月

researchmap

開催年月日： 2007年11月

researchmap

開催年月日： 2005年9月

記述言語：英語  

国名：その他  

囲碁においては、盤面全体に対する、速く正確な評価関数を作ることは困難である。そのため、小目標ごとのサーチが、囲碁プログラムの間では広く用いられている。ここで問題になるのが小目標間の依存関係である。小目標の勝敗に影響を与える範囲を求めて依存関係を解決するアプローチが研究され始めている。relevancy zoneという概念が使われ始めているが、この求め方を改良することを目標としたアルゴリズムを提案する。二つの小目標についてそのような範囲が重なっていれば、そこが両利きの候補となる。

開催年月日： 1998年8月

記述言語：日本語  

国名：その他  

命令レベルより大きい粒度のブロックにプログラムを分割し、各ブロックを投機実行することによりブロックレベル並列性を得るハードウェアについて、いくつかの論文で提案がなされている。我々は投機実行の手法を適用したJava仮想マシンを共有メモリマシン上で実装した。投機実行の対象はループに限定した。単純なループについて実験を行なった結果、インタプリタJava仮想マシンでも10000命令以上のループであれば高速化が可能であった。

開催年月日： 1998年8月

記述言語：日本語  

命令レベルより大きい粒度のブロックにプログラムを分割し、各ブロックを投機実行することによりブロックレベル並列性を得るハードウェアについて、いくつかの論文で提案がなされている。我々は投機実行の手法を適用したJava仮想マシンを共有メモリマシン上で実装した。投機実行の対象はループに限定した。単純なループについて実験を行なった結果、インタプリタJava仮想マシンでも10000命令以上のループであれば高速化が可能であった。

researchmap

記述言語：日本語  

国名：日本国  

命令レベルより大きい粒度のブロックにプログラムを分割し、各ブロックを投機実行することによりブロックレベル並列性を得るハードウェアについて、いくつかの論文で提案がなされている。我々は投機実行の手法を適用したJava仮想マシンを共有メモリマシン上で実装した。投機実行の対象はループに限定した。単純なループについて実験を行なった結果、インタプリタJava仮想マシンでも10000命令以上のループであれば高速化が可能であった。

記述言語：英語  

国名：日本国  

囲碁においては、盤面全体に対する、速く正確な評価関数を作ることは困難である。そのため、小目標ごとのサーチが、囲碁プログラムの間では広く用いられている。ここで問題になるのが小目標間の依存関係である。小目標の勝敗に影響を与える範囲を求めて依存関係を解決するアプローチが研究され始めている。relevancy zoneという概念が使われ始めているが、この求め方を改良することを目標としたアルゴリズムを提案する。二つの小目標についてそのような範囲が重なっていれば、そこが両利きの候補となる。

記述言語：日本語  

国名：日本国  

Df-pn Algorithm with Dynamic Widening

記述言語：その他  

国名：日本国  

記述言語：その他  

国名：日本国  

Depth-First UCT and Its Application to Go

記述言語：日本語  

国名：その他  

記述言語：日本語  

国名：その他  

記述言語：日本語  

国名：日本国  

モンテカルロ碁において,プレイアウトの実行には時間がかかる.これまでFPGA上にプレイアウト回路を実装することによって高速化するという試みはなされてきたが,FPGA内の資源の使用率が非常に高く,高速なプレイアウトを実現することは難しかった.本論文では囲碁のルールに特化したプレイアウト処理の並列化アルゴリズムTLPG(Triple Line-based Playout for Go)を提案し,9路盤用および19路盤用のプレイアウト回路をFPGA内に実装した.プレイアウトの高速化を行い,シミュレータ上で9路盤において毎秒13104プレイアウト,19路盤において毎秒2055プレイアウトの実行速度であった.また実際に計算機上で実行させたGNU Goと対戦させ,FPGA上のTLPGによるプレイアウトを評価した.

記述言語：日本語  

国名：日本国  

モンテカルロ木探索を並列化するためのフレームワークを提案する.逐次でのモンテカルロ木探索の実装を持っている利用者に対し,容易に分散並列環境を活用する手段を提供することを目的とする.並列化手法として Transposition table Driven Scheduling を用いることにより,高い並列度でも有効なフレームワークが作成できると期待される.

記述言語：英語  

国名：その他  

記述言語：日本語  

国名：日本国  

Scalable Parallelization of a Numerical Constraint Solver

記述言語：日本語  

国名：日本国  

Optimization of Playout Policy Integrated with Monte-Carlo Tree Search

記述言語：その他  

国名：日本国  

An Extended GLB Library for Optimization Problems

記述言語：日本語  

国名：日本国  

Using local minima to accelerate Krawczyk-Hansen global optimization

記述言語：その他  

国名：日本国  

記述言語：その他  

国名：日本国  

記述言語：日本語  

本稿では,大規模グラフ処理に関する三つの異なる課題を挙げ,実用上の性能を向上させる手法について解説する.はじめに,列挙問題における網羅的な場合分け処理を二分決定グラフを用いて効率化させる方法について述べる.次にSimpathアルゴリズムの並列化においてメモリ共有環境の性質を考慮し性能を向上させる例について述べる.そして,ゲーム木探索の大規模並列化におけるGPS将棋の例を述べ,分散ハッシュ表を用いた並列探索手法についても述べる.

記述言語：日本語  

「ゲーム木検索」／「スピントロニクス」／「金星のスーパーローテーション」／「グラフェン」／「獲得免疫と自然免疫」／（あとがき）

記述言語：日本語  

記述言語：日本語  

AND-OR Tree Search Algorithms for Domains with Uniform Branching Factors(Foundations of AI,<Special Issue>Doctorial Theses on Aritifical Intelligence)

DOI： 10.11517/jjsai.25.1_148

記述言語：日本語  

囲碁は,主なボードゲームの中でコンピュータの挑戦を拒み続けてきた唯一のゲームである.囲碁の難しさは良い評価関数を作ることが困難であるということに起因していた.しかし2006年にコンピュータ囲碁の世界にまったく新しいアルゴリズムがもたらされた.評価関数が不要という画期的な探索アルゴリズム,通称,モンテカルロ木探索と呼ばれるものである.登場から2年あまりで9路盤ではプロ棋士を破るほどの強さを獲得した.そのアルゴリズムの性質や理論的背景について述べ,今後の展望を探る.