製造業をはじめとする様々な実応用の場においては、高コストな実験工程や関数評価の回数を効率化することは重要な課題である。 近年、機械学習・AIを用いたベイズ最適化と呼ばれる適応的実験計画法が盛んに開発されており、ベイズ最適化によって様々な実験工程の効率化が達成されている。ベイズ最適化は、候補となる条件の中から最も性能が高い条件を見つける最大化問題や、所望の性能以上を達成する条件すべてを列挙する領域推定問題、制御できない変数存在下でのロバスト最適な条件を特定するロバスト最適化問題等の様々な問題に適用できる。
本講演では、はじめにベイズ最適化の基礎について概説する。 次いで、最大化問題、領域推定問題、ロバスト最適化問題のためのベイズ最適化について説明し、いくつかの発展的話題や実応用例を紹介する。
- はじめに
- ブラックボックス関数について
- ベイズ最適化について
- ガウス過程と獲得関数について
- ガウス過程モデル
- 獲得関数の基礎
- 単目的最適化問題に対するベイズ最適化手法
- 最大化問題
- 領域推定問題
- ロバスト最適化問題に対するベイズ最適化
- 期待値尺度最大化問題
- 期待値尺度に対する領域推定問題
- 分布ロバストな期待値尺度最大化問題
- その他のロバスト尺度
- 関連する話題
- 実応用例
- 光遺伝学における新規機能性光受容タンパク質の開発 (最大化問題)
- 太陽光電池のシリコンインゴットの欠陥領域の効率的推定 (領域推定問題)
- 立体異性体の違いにロバストなイオン伝導度阻害剤の効率的探索 (ロバスト最適化問題)
- 無機電池におけるイオン伝導経路の効率的探索 (その他の話題)
- 発展的な話題
- おわりに
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