ベイズ最適化を用いた実験計画
COMBO(COMmon Bayesian Optimization)
津田 宏治(東京大学大学院 新領域創成科学研究科 教授)
植野 剛 (東京大学大学院 新領域創成科学研究科)
ベイズ最適化を用いた実験計画
シミューレーション、実験において、複数の対象候補がある際に、機械学習を用いて、最適なものを選ぶことができる。
【参考文献】
[1] T. Ueno, T.D. Rhone, Z. Hou, T. Mizoguchi and K. Tsuda, COMBO: An Efficient Bayesian Optimization Library for Materials Science, Materials Discovery, 4, 18-21, 2016.
熱電材料における原子の混合割合の自動調整 (Hou et al., ACS Appl Mater Interface, 2019)、Si-Ge配置の最適化 (Ju et al., Phys Rev X, 2017)
(入手先) https://github.com/tsudalab/combo
(ライセンス)MIT License
津田 宏治(tsuda@k.u-tokyo.ac.jp)