実験工程の効率化のためのベイズ最適化

セミナー趣旨

　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。

受講対象・レベル

・高コストな実験工程（あるいは関数評価）を効率化したいと考えている方。
・ベイズ最適化の方法論に興味がある方。
・ロバストな最適化を必要としている方。

必要な予備知識

・特に予備知識は必要ありません。基礎から解説いたします。

習得できる知識

高コストな実験工程を効率的に最適化するための方法論である、ガウス過程を用いたベイズ最適化の方法論を習得できる。特に、最大解を探索する問題、一定以上の関数値を持つ条件を効率的に列挙する問題、ロバストな解を発見する問題の3つの問題に関する方法論が習得できる。

セミナープログラム

1．はじめに
　1-1. ブラックボックス関数について
　1-2. ベイズ最適化について

2．ガウス過程と獲得関数について
　2-1. ガウス過程モデル
　2-2. 獲得関数の基礎

3．単目的最適化問題に対するベイズ最適化手法
　3-1. 最大化問題
　3-2. 領域推定問題

4．ロバスト最適化問題に対するベイズ最適化
　4-1. 期待値尺度最大化問題
　4-2. 期待値尺度に対する領域推定問題
　4-3. 分布ロバストな期待値尺度最大化問題
　4-4. その他のロバスト尺度

5．関連する話題
　5-1. 実応用例
　　5-1-1. 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）　
　　5-1-2. 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）
　　5-1-3. 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）
　　5-1-4. 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）
　5-2. 発展的な話題

6．おわりに

キーワード：
ベイズ最適化,ガウス過程,ロバスト最適化,実験計画法,セミナー,講演

セミナー講師

名古屋工業大学 情報工学専攻 助教 博士（理）稲津 佑 氏
【ご専門】ベイズ最適化

セミナー受講料

49,500円（税込、資料付）
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　 2名同時申込の場合計49,500円（2人目無料：1名あたり24,750円）で受講できます。
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