論文の概要: Guiding the Sequential Experiments in Autonomous Experimentation
Platforms through EI-based Bayesian Optimization and Bayesian Model Averaging
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.13360v1
- Date: Sun, 26 Feb 2023 17:31:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-28 17:36:18.203819
- Title: Guiding the Sequential Experiments in Autonomous Experimentation
Platforms through EI-based Bayesian Optimization and Bayesian Model Averaging
- Title（参考訳）: eiベースベイズ最適化とベイズモデル平均化による自律実験プラットフォームにおける逐次実験の誘導
- Authors: Ahmed Shoyeb Raihan, Imtiaz Ahmed
- Abstract要約: AEPは、インテリジェントな制御の下で、材料設計空間(MDS)をシーケンシャルに探索し、望ましい特性でパラメータを識別できる先進的な製造プラットフォームである。
このような場合、搾取と探検のバランスがとらなければならない。
期待された改善に基づく(EIに基づく)獲得機能を備えたベイズ最適化フレームワークは、MDSを効果的に探索し、次の実験の実施場所を案内することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.094022863940315
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Autonomous Experimentation Platforms (AEPs) are advanced manufacturing
platforms that, under intelligent control, can sequentially search the material
design space (MDS) and identify parameters with the desired properties. At the
heart of the intelligent control of these AEPs is the policy guiding the
sequential experiments, which is to choose the location to carry out the next
experiment. In such cases, a balance between exploitation and exploration must
be achieved. A Bayesian Optimization (BO) framework with Expected Improvement
based (EI-based) acquisition function can effectively search the MDS and guide
where to conduct the next experiments so that the underlying relationship can
be identified with a smaller number of experiments. The traditional BO
framework tries to optimize a black box objective function in a sequential
manner by relying on a single model. However, this single-model approach does
not account for model uncertainty. Bayesian Model Averaging (BMA) addresses
this issue by working with multiple models and thus considering the uncertainty
in the models. In this work, we first apply the conventional BO algorithm with
the most popular EI-based experiment policy in a real-life fatigue dataset for
steel to predict the fatigue strength of steel. Afterward, we apply BMA to the
same dataset by working with a set of predictive models and compare the
performance of BMA with the traditional BO algorithm, which relies on a single
model for approximation. We compare the results in terms of RMSE and find that
BMA performs better than EI-based BO in the prediction task by considering the
model uncertainty in its framework.
- Abstract（参考訳）: 自律実験プラットフォーム(Autonomous Experimentation Platforms, AEP)は、インテリジェントな制御の下で、材料設計空間(MDS)をシーケンシャルに探索し、望ましい特性でパラメータを識別できる先進的な製造プラットフォームである。
これらのAIPの知的制御の中心は、次の実験を行う場所を選択するためのシーケンシャルな実験を導く政策である。
このような場合、搾取と探検のバランスがとらなければならない。
期待改善ベース(EIベース)取得機能を備えたベイズ最適化(BO)フレームワークは、MDSを効果的に探索し、次の実験を行う場所を案内し、基礎となる関係をより少ない実験で特定できるようにする。
従来のBOフレームワークは、単一のモデルに依存して、ブラックボックスの目的関数を逐次的に最適化しようとする。
しかし、この単一モデルアプローチはモデルの不確かさを考慮しない。
ベイズモデル平均化(BMA)は、複数のモデルを扱うことでこの問題に対処し、モデルの不確実性を考慮する。
本研究では,鋼の疲労強度を予測するための実寿命疲労データセットにおいて,従来のBOアルゴリズムを最もポピュラーなEIベースの実験ポリシーで適用する。
その後、BMAを一連の予測モデルを用いて同一データセットに適用し、BMAの性能を従来のBOアルゴリズムと比較する。
RMSEの観点で比較した結果,BMAは予測タスクにおいて,モデルの不確実性を考慮して,EIベースのBOよりも優れていることがわかった。
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