[24p-E203-1~16] 23.1 合同セッションN「インフォマティクス応用」

△ [24p-E203-15] 【注目講演】スパース推定を用いたベイズ最適化による実験計画アルゴリズム

〇増井 隆治¹、Lee Unseo¹、中山 亮²、一杉 太郎² (1.HACARUS、2.東工大物質理工)

キーワード：スパースモデリング、実験計画、マテリアルズインフォマティクス

材料開発の効率化に向けて，ベイズ最適化などの機械学習を活用した合成条件最適化に注目が集まっている．しかし，現実的な実験回数で所望の性質を満たす材料を得るためには，多数の実験パラメータのうち，重要なパラメータのみに探索空間を限定する必要があった．本研究では，スパース推定を用いて重要なパラメータを自動で決定することで，少ない実験回数で最適化を行う実験計画アルゴリズムを提案する．