論文の概要: Targeted Adaptive Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.14208v3
• Date: Tue, 23 Jul 2024 16:16:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-25 20:09:44.884847
• Title: Targeted Adaptive Design
• Title（参考訳）: ターゲット適応設計
• Authors: Carlo Graziani, Marieme Ngom,
• Abstract要約: 近代的な製造と先進的な材料設計は、しばしば比較的高次元のプロセス制御パラメータ空間の探索を必要とする。 本稿では、このサンプリングタスクを効率的に行う新しいアルゴリズムであるターゲット適応設計(TAD)について述べる。 TADは、ベイズ最適化と最適な実験設計と本質的に異なる方法で、探査と爆発の緊張を具現化している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Modern advanced manufacturing and advanced materials design often require searches of relatively high-dimensional process control parameter spaces for settings that result in optimal structure, property, and performance parameters. The mapping from the former to the latter must be determined from noisy experiments or from expensive simulations. We abstract this problem to a mathematical framework in which an unknown function from a control space to a design space must be ascertained by means of expensive noisy measurements, which locate optimal control settings generating desired design features within specified tolerances, with quantified uncertainty. We describe targeted adaptive design (TAD), a new algorithm that performs this sampling task efficiently. TAD creates a Gaussian process surrogate model of the unknown mapping at each iterative stage, proposing a new batch of control settings to sample experimentally and optimizing the updated log-predictive likelihood of the target design. TAD either stops upon locating a solution with uncertainties that fit inside the tolerance box or uses a measure of expected future information to determine that the search space has been exhausted with no solution. TAD thus embodies the exploration-exploitation tension in a manner that recalls, but is essentially different from, Bayesian optimization and optimal experimental design.
• Abstract（参考訳）: 現代の先進的な製造と先進的な材料設計は、しばしば最適な構造、特性、性能パラメータをもたらす設定のための比較的高次元のプロセス制御パラメータ空間の探索を必要とする。 前者から後者への写像はノイズのある実験や高価なシミュレーションから決定されなければならない。 この問題を,制御空間から設計空間への未知の関数が,所定の許容範囲内で所望の設計特徴を生成する最適制御設定を定量化して,高価なノイズ測定によって検出されなければならない数学的枠組みに抽象化する。 本稿では、このサンプリングタスクを効率的に行う新しいアルゴリズムであるターゲット適応設計(TAD)について述べる。 TADは、各反復段階における未知のマッピングのガウス過程シュロゲートモデルを作成し、新しい制御設定のバッチを実験的にサンプリングし、ターゲット設計のログ予測可能性の更新を最適化する。 TADは、トレランスボックス内に収まる不確実性のある解を見つけるのをやめるか、将来予想される情報の尺度を使って、探索空間が解で枯渇したことを判断する。 したがって、TADは、ベイズ最適化や最適実験設計と本質的に異なる方法で、探査と爆発の緊張を具現化している。

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