出力空間情報量に基づくマルチフィデリティベイズ最適化とその材料分野への応用
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21J14673
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| Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 国内 |
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| Review Section |
Basic Section 61030:Intelligent informatics-related
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| Research Institution | Nagoya Institute of Technology |
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Principal Investigator |
竹野 思温 名古屋工業大学, 工学研究科, 特別研究員(DC2)
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| Project Period (FY) |
2021-04-28 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥1,500,000 (Direct Cost: ¥1,500,000)
Fiscal Year 2022: ¥700,000 (Direct Cost: ¥700,000)
Fiscal Year 2021: ¥800,000 (Direct Cost: ¥800,000)
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| Keywords | ベイズ最適化 / マルチフィデリティ |
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| Outline of Research at the Start |
観測コストが非常に大きい未知関数の最適化を目標とするブラックボックス最適化問題は実践上重要な問題である。実践上、低コストで観測可能な近似関数群が存在することは多く、マルチフィデリティベイズ最適化はこれらの複数の情報源をベイズモデルを用いて活用し、適応的にデータを取得することで効率的な最適化を行う。本研究では、出力空間の情報量に基づく新しいマルチフィデリティベイズ最適化法を構築し、その有効性を実証する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は, 出力空間の情報量に基づくマルチフィデリティベイズ最適化に関する論文が国際ジャーナルに採択された. 本研究においては, 出力空間情報量という指標の汎用性を最大限に活用することで, 複数の観測を並列して行うことのできる並列設定や, あるフィデリティで観測を行うとそれより低いフィデリティの観測が同時に得られるトレース観測設定などのより発展的な問題にも一貫した指標が定義できることを示した. さらに, 出力空間情報量が一貫した近似によって効率的に計算可能であることを示した. これらの提案法は, 出力空間情報量に基づくベイズ最適化法の利点を引き継ぎ, ハイパーパラメータを必要とせずに比較的低い計算量で高い最適化性能を持つものである. 本研究では, 材料分野におけるシミュレータの最適化への応用実験も行っており, 提案法が材料科学分野への応用でも高い性能を持つことを示した.
さらに, 本年度は出力空間情報量に基づく制約付きベイズ最適化法を提案し, 本研究成果は機械学習分野のトップ会議であるICMLに採択された. 制約付き最適化は, 材料科学分野では例えば安全性を担保した新規材料探索などの重要な実応用に必要とされる技術であり, 本研究目的に即するものであると考えている. 本研究では, 既存法における近似は制約付き最適化問題においては情報量の非負性が担保できないなどの問題があることを示した. そこで, 情報量の下界に基づく近似法を新たに提案し, これによって情報量の近似精度に関する理論解析を情報量に基づくベイズ最適化の文脈において初めて行った.
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| Research Progress Status |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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Report
(2 results)
Research Products
(11 results)
