[4Q3-OS-14] AI for Scienceにおける再現性と信頼性

[4Q3-OS-14-05] 複数目的のレベル集合推定のための適応的意思決定アルゴリズムの提案

〇岩崎 省吾¹、竹野 思温²、稲津 佑²、松井 孝太³ (1. MI-6株式会社、2. 名古屋工業大学、3. 名古屋大学)

キーワード：複数目的レベル集合推定、適応的意思決定、ガウス過程モデル、ベイズ的能動学習

材料や薬剤の開発問題では、精製した材料や薬剤が所望の品質を満たしているかどうかをできるだけ低コストで判定する必要がある。
このような問題は、fを品質の評価関数、X={x_1, …, x_n}をfの入力となる評価したい材料や薬剤の特徴量の集合とするとき、Xを関数値f(x_i)があるしきい値hより大きくなる入力の集合X_upと小さくなる入力の集合X_lowに分類するレベル集合推定問題として定式化することができる。
評価関数が1つの場合のレベル集合推定問題に対しては、fにガウス過程モデルを仮定し、適当な方策に従って逐次的に関数評価を繰り返すことで効率的な分類を行う適応的意思決定アルゴリズムが提案されている。
一方、実問題では「物性値Aはしきい値h_A以下、物性値Bはしきい値h_B以上、…」のように複数の評価指標を同時に満たす条件の発見が要請される場合が多い。
本研究では、このような問題を評価関数が2つ以上ある場合に各関数のレベル集合の共通部分を発見する複数目的のレベル集合推定問題として定式化し、効率的な適応的意思決定のアルゴリズムを提案する。