Kaggleコンペティション「Bristol-Myers Squibb – Molecular Translation」において、DeNAのデータサイエンティストである藤川・横尾を含むチームが874チーム中3位入賞・金メダルを獲得、藤川はKaggle Grandmasterに昇格しました。

本コンペティションは、化合物の画像からInChIと呼ばれる化学構造を表す識別子を推定するOCRに関するコンペティションです。こういった予測が可能になると、化学構造が紙でしか残っていない古い出版物をデジタル化することが可能になり、検索性向上やデータマイニングを通じた新規化合物の発見に貢献することが期待されます。

本コンペティションでは、画像からテキストを生成するImage Captioningの技術・生成されたテキストを複数モデルで再評価して、もっともらしいテキストを選択するリランキングの技術などが使用されました。 解法の詳細はこちらに記載しています。また、日本語での資料も公開していますので合わせてご参照下さい。

DeNAではこの経験を活かしつつ、機械学習技術を用いたAI研究開発や実ビジネスへの応用にチャレンジし続けます。

藤川コメント「チームで勝ち取ることができた結果で、満足しています。GM昇格も今まで組んでもらったチームメンバーのおかげなので、今後もコミュニティに何かの形で貢献できればと思います」

横尾コメント「今回のコンペでモデルの生成結果を見て、ニューラルネットワークの凄さを再認識しました。藤川さん、GM昇格おめでとうございます。」