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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2017-06-25 11:25 コスト考慮型ベイズ最適化による複数目的関数最適化とその材料分野への応用 ○米津智弘（名工大）・田村友幸・小林 亮（名工大/物質・材料研究機構）・竹内一郎（名工大/物質・材料研究機構/理研）・烏山昌幸（名工大/物質・材料研究機構/JST）  IBISML2017-10 |
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| 抄録 | （和） | 本稿では，互いに類似性のある複数の目的関数を同時に最適化するブラックボックス最適化問題を考える． 例えば，材料科学における安定結晶構造探索の問題では，類似したエネルギー曲面を持つ複数種類の結晶構造それぞれの最小エネルギー点を見つけたい場合がある． 機械学習によるブラックボックス最適化問題へのアプローチとしては，近年，ベイズ最適化（Bayesian optimization）が広く研究されている． 本研究では，ベイズ最適化で用いるガウス過程（Gaussian process）をマルチタスクガウス過程（multi-task Gaussian process）に拡張し，複数の目的関数の最適化をより効率良く行うための探索法を提案する． 目的関数間の類似性をタスク間のカーネル関数により考慮することで，複数の最適化に対して別々にベイズ最適化を行う場合に比べ，少ない訓練サンプルで最適化を行うことができる． また，タスク毎に探索にかかるコスト（サンプル取得コスト）の異なる状況においてコストの大きさを考慮した獲得関数に関しても議論する． 類似性により，コストの低いタスクから優先的に探索することで全体としてかかるコストを抑えることができる． 実験では人工データに加え，材料科学における粒界エネルギー探索での応用により提案法の有効性を検証する． 粒界と呼ばれる結晶構造の探索では実際に，高い類似性を持ちつつもコストの大きく異なる目的関数の探索問題が現れることを紹介する． |
| （英） | We consider solving a set of black-box optimization problems in which each problem has a similar objective function each other. For example, in the crystal structure search problem in material science, identifying minimum energy points in a similar multiple energy surfaces generated by different types of crystals is an important problem. Bayesian optimization is a standard approach to the black-box optimization by which single objective function can be efficiently explored. In this study, we extend Gaussian process in Bayesian optimization to multi-task Gaussian process to deal with multiple objective functions efficiently. By introducing between-task similarity by a task kernel function, the optimization process can be faster than applying single task Bayesian optimization separately. Furthermore, we discuss cost-sensitive scenario for multiple objective functions. The entire exploration cost can be decreased by constructing an accurate Gaussian process model using lower cost samples before searching higher cost samples because of their similarity. In our experiments, we verify effectiveness of our approach based on synthetic problems and an application to an energy search problem of crystal structures, called grain-boundary. We will show that, in the grain-boundary search, there exist multiple objective functions with largely different sample cost. |
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| キーワード | （和） | ガウス過程 / マルチタスク学習 / マテリアルズインフォマティクス / / / / / |
| （英） | Gaussian Process / Multi-task Machine learning / Materials Informatics / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 117, no. 110, IBISML2017-10, pp. 207-213, 2017年6月. | |
| 資料番号 | IBISML2017-10 | |
| 発行日 | 2017-06-16 (IBISML) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IBISML2017-10 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC IPSJ-BIO IBISML IPSJ-MPS |
| 開催期間 | 2017-06-23 - 2017-06-25 |
| 開催地（和） | 沖縄科学技術大学院大学 |
| 開催地（英） | Okinawa Institute of Science and Technology |
| テーマ（和） | 機械学習によるバイオデータマインニング、一般 |
| テーマ（英） | Machine Learning Approach to Biodata Mining, and General |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2017-06-NC-BIO-IBISML-MPS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | コスト考慮型ベイズ最適化による複数目的関数最適化とその材料分野への応用 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Cost-sensitive Bayesian optimization for multiple objectives and its application to material science |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ガウス過程 / Gaussian Process |
| キーワード(2)（和/英） | マルチタスク学習 / Multi-task Machine learning |
| キーワード(3)（和/英） | マテリアルズインフォマティクス / Materials Informatics |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 米津 智弘 / Tomohiro Yonezu / ヨネヅ トモヒロ |
| 第1著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： NITech) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 田村 友幸 / Tomoyuki Tamura / タムラ トモユキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学/物質・材料研究機構 (略称： 名工大/物質・材料研究機構) Nagoya Institute of Technology/National Institute for Material Science (略称： NITech/NIMS) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小林 亮 / Ryo Kobayashi / コバヤシ リョウ |
| 第3著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学/物質・材料研究機構 (略称： 名工大/物質・材料研究機構) Nagoya Institute of Technology/National Institute for Material Science (略称： NITech/NIMS) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 竹内 一郎 / Ichiro Takeuchi / タケウチ イチロウ |
| 第4著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学/物質・材料研究機構/理化学研究所 (略称： 名工大/物質・材料研究機構/理研) Nagoya Institute of Technology/National Institute for Material Science/Institute of Physical and Chemical Research (略称： NITech/NIMS/RIKEN) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 烏山 昌幸 / Masayuki Karasuyama / カラスヤマ マサユキ |
| 第5著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学/物質・材料研究機構/JSTさきがけ (略称： 名工大/物質・材料研究機構/JST) Nagoya Institute of Technology/National Institute for Material Science/JST Sakigake (略称： NITech/NIMS/JST) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2017-06-25 11:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | IBISML2017-10 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | no.110 |
| ページ範囲 | pp.207-213 |
| ページ数 | 7 |
| 発行日 | 2017-06-16 (IBISML) |
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