論文の概要: Materials Discovery using Max K-Armed Bandit

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.08225v1
• Date: Fri, 16 Dec 2022 01:27:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-19 15:05:01.032274
• Title: Materials Discovery using Max K-Armed Bandit
• Title（参考訳）: Max K-Armed Bandit を用いた材料発見
• Authors: Nobuaki Kikkawa and Hiroshi Ohno
• Abstract要約: 最大K武装バンディット(MKB)問題は,従来のバンディットよりも優れた発見課題に適合する。 提案アルゴリズムをモンテカルロ木探索を用いた合成問題と分子設計実証に適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7412662946127755
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Search algorithms for the bandit problems are applicable in materials discovery. However, the objectives of the conventional bandit problem are different from those of materials discovery. The conventional bandit problem aims to maximize the total rewards, whereas materials discovery aims to achieve breakthroughs in material properties. The max K-armed bandit (MKB) problem, which aims to acquire the single best reward, matches with the discovery tasks better than the conventional bandit. Thus, here, we propose a search algorithm for materials discovery based on the MKB problem using a pseudo-value of the upper confidence bound of expected improvement of the best reward. This approach is pseudo-guaranteed to be asymptotic oracles that do not depends on the time horizon. In addition, compared with other MKB algorithms, the proposed algorithm has only one hyperparameter, which is advantageous in materials discovery. We applied the proposed algorithm to synthetic problems and molecular-design demonstrations using a Monte Carlo tree search. According to the results, the proposed algorithm stably outperformed other bandit algorithms in the late stage of the search process when the optimal arm of the MKB could not be determined based on its expectation reward.
• Abstract（参考訳）: バンディット問題の探索アルゴリズムは、材料発見に適用できる。 しかし, 従来のバンディット問題の目的は, 材料発見と異なる。 従来のバンディット問題は全体の報酬を最大化することを目的としており、材料発見は材料特性のブレークスルーを達成することを目的としている。 max k-armed bandit (mkb) 問題は、最高の報酬を1つ獲得することを目的としており、従来のbanditよりも発見タスクに合致する。 そこで本研究では,MKB問題に基づく材料発見のための探索アルゴリズムを提案する。 このアプローチは、時間的地平線に依存しない漸近的なオラクルであると疑似保証される。 さらに、他のMKBアルゴリズムと比較して、提案アルゴリズムは1つのハイパーパラメータしか持たず、材料発見に有利である。 提案アルゴリズムをモンテカルロ木探索を用いた合成問題と分子設計実証に応用した。 その結果,提案アルゴリズムは,mkbの最適アームが期待値に基づいて決定できない場合,探索過程の後期において,他のバンディットアルゴリズムよりも安定して優れていた。

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