論文の概要: HypBO: Accelerating Black-Box Scientific Experiments Using Experts'
Hypotheses
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11787v3
- Date: Sun, 28 Jan 2024 15:29:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-30 22:06:37.882947
- Title: HypBO: Accelerating Black-Box Scientific Experiments Using Experts'
Hypotheses
- Title(参考訳): HypBO:専門家の仮説によるブラックボックス科学実験の加速
- Authors: Abdoulatif Cisse, Xenophon Evangelopoulos, Sam Carruthers, Vladimir V.
Gusev, Andrew I. Cooper
- Abstract要約: 我々は、仮説の形で専門的な人間の知識を活用して、ベイズ的な探索をより早く、有望な化学空間の領域に誘導する。
提案手法はHypBOと呼ばれ, 改良された種子のサンプルを生成するために, 専門家による仮説を用いている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Robotics and automation offer massive accelerations for solving intractable,
multivariate scientific problems such as materials discovery, but the available
search spaces can be dauntingly large. Bayesian optimization (BO) has emerged
as a popular sample-efficient optimization engine, thriving in tasks where no
analytic form of the target function/property is known. Here, we exploit expert
human knowledge in the form of hypotheses to direct Bayesian searches more
quickly to promising regions of chemical space. Previous methods have used
underlying distributions derived from existing experimental measurements, which
is unfeasible for new, unexplored scientific tasks. Also, such distributions
cannot capture intricate hypotheses. Our proposed method, which we call HypBO,
uses expert human hypotheses to generate improved seed samples. Unpromising
seeds are automatically discounted, while promising seeds are used to augment
the surrogate model data, thus achieving better-informed sampling. This process
continues in a global versus local search fashion, organized in a bilevel
optimization framework. We validate the performance of our method on a range of
synthetic functions and demonstrate its practical utility on a real chemical
design task where the use of expert hypotheses accelerates the search
performance significantly.
- Abstract(参考訳): ロボットと自動化は、材料発見のような難易度の高い多変量科学的な問題を解決するための膨大な加速を提供する。
ベイズ最適化(BO)は、ターゲット関数/プロパティの分析形式が知られていないタスクで繁栄する、一般的なサンプル効率最適化エンジンとして登場した。
ここでは,専門家の人間知識を仮説として活用し,化学空間の有望な領域へのベイズ探索をより迅速に行う。
従来の手法では、既存の実験的な測定から導かれた基礎的な分布を使用していた。
また、そのような分布は複雑な仮説を捉えることができない。
提案手法はHypBOと呼ばれ,ヒトの仮説を用いて改良された種子サンプルを生成する。
発芽しない種子は自動的に割引され、有望な種子はサロゲートモデルデータを増やすために使用され、より良いインフォームドサンプリングが達成される。
このプロセスは、二段階最適化フレームワークで組織されたグローバル対ローカル検索方式で継続される。
本手法は,様々な合成機能上での性能を検証し,専門家仮説を用いることで検索性能が著しく向上する実化学設計タスクにおいて,その実用性を示す。
関連論文リスト
- Enhanced Bayesian Optimization via Preferential Modeling of Abstract
Properties [49.351577714596544]
本研究では,非測定抽象特性に関する専門家の嗜好を代理モデルに組み込むための,人間とAIの協調型ベイズフレームワークを提案する。
優先判断において、誤った/誤解を招く専門家バイアスを処理できる効率的な戦略を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-27T09:23:13Z) - DiscoBAX: Discovery of Optimal Intervention Sets in Genomic Experiment
Design [61.48963555382729]
本研究では,実験1回あたりの有意な発見率を最大化するためのサンプル効率向上手法としてDiscoBAXを提案する。
我々は、標準仮定の下で近似最適性の理論的保証を提供し、包括的な実験評価を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-07T06:05:39Z) - Domain Knowledge Injection in Bayesian Search for New Materials [0.0]
探索空間における探索を調整するためのドメイン知識に対応するベイズ最適化(BO)アルゴリズムであるDKIBOを提案する。
材料設計タスクにおいて,ドメイン知識をうまく注入することで,提案手法の実用性を実証的に実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-26T01:55:55Z) - A dynamic Bayesian optimized active recommender system for
curiosity-driven Human-in-the-loop automated experiments [8.780395483188242]
ベイズ最適化アクティブレコメンデーションシステム(BOARS)によるループ実験ワークフローにおける新しいタイプの人間の開発について述べる。
この研究は、実験領域にわたるシステムの好奇心駆動的な探索に、人間の強化された機械学習アプローチの有用性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-05T14:54:34Z) - GFlowNets for AI-Driven Scientific Discovery [74.27219800878304]
我々はGFlowNetsと呼ばれる新しい確率論的機械学習フレームワークを提案する。
GFlowNetsは、実験科学ループのモデリング、仮説生成、実験的な設計段階に適用できる。
我々は、GFlowNetsがAIによる科学的発見の貴重なツールになり得ると論じている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-01T17:29:43Z) - MetaRF: Differentiable Random Forest for Reaction Yield Prediction with
a Few Trails [58.47364143304643]
本稿では,反応収率予測問題に焦点をあてる。
筆者らはまず,数発の収量予測のために特別に設計された,注意に基づく識別可能なランダム森林モデルであるMetaRFを紹介した。
数発の学習性能を改善するために,さらに次元還元に基づくサンプリング手法を導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-22T06:40:13Z) - HyperImpute: Generalized Iterative Imputation with Automatic Model
Selection [77.86861638371926]
カラムワイズモデルを適応的かつ自動的に構成するための一般化反復計算フレームワークを提案する。
既製の学習者,シミュレータ,インターフェースを備えた具体的な実装を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-15T19:10:35Z) - Autonomous Materials Discovery Driven by Gaussian Process Regression
with Inhomogeneous Measurement Noise and Anisotropic Kernels [1.976226676686868]
実験分野の大半は、新しい科学的発見を探すために、大規模で高次元のパラメータ空間を探索するという課題に直面している。
近年の進歩により、探査プロセスの自動化が進み、材料発見の効率が向上した。
ガンマプロセス回帰(GPR)技術は多くの種類の実験を操る方法として登場した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-03T19:18:47Z) - Incorporating Expert Prior Knowledge into Experimental Design via
Posterior Sampling [58.56638141701966]
実験者は、グローバルな最適な場所に関する知識を得ることができる。
グローバル最適化に関する専門家の事前知識をベイズ最適化に組み込む方法は不明である。
効率の良いベイズ最適化手法は、大域的最適の後方分布の後方サンプリングによって提案されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-26T01:57:36Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。