全ての人に開放されているLikelihood-Free Inference(尤度なし推定)用のエンジンがあるそうです。Maximum likelihood inference(最尤推定)は有名みたいですが、尤度なし推論の方はあまり聞きません。このエンジンを使うとシミュレーション回数を大幅に減らせるみたいです。シミュレーターでリアリティをモデル化する時に可能な限り正確さを追求できるようになり、多くの分野で計算シミュレーションに革命をもたらすそうです。
尤度なし推定エンジン
ELFI (engine for likelihood-free inference：尤度なし推定エンジン) は、未知パラメータを推定するために必要な模擬実験実行回数を大幅に減らすだけではなく、新しい推定法を簡単に付け加えられるとのことです。計算リサーチはシミュレーションがメインになっていて、限界までリアリティを追求するには、データにパラメータを極限まで合わせる事が非常に重要になってきます。ELFI を使うことで、今まで困難だったタスクを可能な限り簡単にできるようです。ソフトウェア開発者は、自分達の新しい推定法を簡単に拡散でき、さまざまな分野の研究者は、最新で最も高効率なメソッドを利用することができるみたいです。誰でも自由にデータにアクセスできるオープンソフトウェアの強みです。
尤度なしベイズ推定
今回の誰でも自由に使えるソフトウェアは、過去数十年の統計学で最も重要な創造の１つと見なされている、likelihood-free Bayesian inference (尤度なしベイズ推定) がベースになっています。シミュレーターの出力は実際の観測と比べられ、それらのランダム性故に、シミュレーション実行は、何度も執り行う必要があります。今回の推定ソフトウェアは、未知のパラメーターの推定を、例えば、必要なシミュレーション回数を大幅に減らせるベイジアン最適化を使って向上させているみたいです。
医学から環境科学まで応用可
ELFIユーザーは、伝統的に使われている統計的手法が適用できない分野の研究者達が多いような感じです。シミュレーターは、多くの分野に適用可能で、例えば、病気のシミュレーションは、病気が伝染する仕組みや、病気を患った人が回復したりしないのにどれくらいかかるか、ウイルスがどのように突然変異するか、どれくらいの種類の固有のウイルス突然変異が存在するかなどを考慮に入れる(パラメータ化する)ことができ、従って、多くのシミュレーションの実行が、実際の状況で描かれる現実的な分布を産出します。
ELFI推定エンジンは、使うのが簡単で拡張性があり、推定問題は、グラフィックモデルを用いて簡単に定義することができます。
パラメーター化の高速化
環境科学や応用生態学は、環境への人間活動の影響を研究するためにシミュレーターを利用しています。例えば、Finnish Environment Institute (フィンランド環境研究所) はエコシステムモデルを開発中で、多島海の栄養循環の研究や、藻類の繁殖に対する農業と漁業が原因のローディングのインパクトを研究するのに使われる予定です。こういったモデルのパラメーター化やそれらの予測に関連した不確定要素のアセスメントは、計算の観点からは、かなりの労力が必要になります。我々は、この分析に ELFI 推定エンジンをテストする予定で、モデルのパラメータ化が、ELFI で高速化と向上できて、納得いく結果が得られることを期待していると、このソフトの将来的な利用者が言っています。
個人的にもシミュレーションを走らせる時に使えるかもしれません。mathematica(マセマティカ)と組み合わせて使えるような感じですが、よく分かりません。
