本セミナーでは、ベイズ最適化について取り上げ、ベイズ最適化の基礎について解説いたします。
また、不確実性を伴う制御できない変数が存在するもとでの制御可能変数の良さをロバスト尺度により定量化し、このロバスト尺度に対するベイズ最適化手法について紹介いたします。
製造業をはじめとする様々な実応用の場において、実験工程 (計画) 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。一方で、実応用上は実験工程の一部の実験変数が制御できないもとで、制御可能変数を最適化しなければならないケースも多く、この場合は通常のベイズ最適化を直接適用することができない。 本セミナーでは、はじめにベイズ最適化の基礎について概説する。次いで、不確実性を伴う制御できない変数が存在するもとでの制御可能変数の良さをロバスト尺度により定量化し、このロバスト尺度に対するベイズ最適化手法について紹介する。