論文の概要: Search Strategies for Self-driving Laboratories with Pending Experiments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.03466v1
• Date: Wed, 6 Dec 2023 12:41:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-07 14:57:40.519877
• Title: Search Strategies for Self-driving Laboratories with Pending Experiments
• Title（参考訳）: 保留実験による自動運転実験室の探索戦略
• Authors: Hao Wen, Jakob Zeitler, Connor Rupnow
• Abstract要約: 自動運転研究所(SDL)は、材料合成と特性化のタスクを行う複数のステーションから構成されている。 複数の実験を異なる段階で一度に行うという、非同期並列で実験を行うことは現実的である。 マルチステージSDLのためのシミュレータを構築し、遅延フィードバックと非同期並列化操作を扱うための最適化戦略を比較する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.416701099409113
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Self-driving laboratories (SDLs) consist of multiple stations that perform material synthesis and characterisation tasks. To minimize station downtime and maximize experimental throughput, it is practical to run experiments in asynchronous parallel, in which multiple experiments are being performed at once in different stages. Asynchronous parallelization of experiments, however, introduces delayed feedback (i.e. "pending experiments"), which is known to reduce Bayesian optimiser performance. Here, we build a simulator for a multi-stage SDL and compare optimisation strategies for dealing with delayed feedback and asynchronous parallelized operation. Using data from a real SDL, we build a ground truth Bayesian optimisation simulator from 177 previously run experiments for maximizing the conductivity of functional coatings. We then compare search strategies such as expected improvement, noisy expected improvement, 4-mode exploration and random sampling. We evaluate their performance in terms of amount of delay and problem dimensionality. Our simulation results showcase the trade-off between the asynchronous parallel operation and delayed feedback.
• Abstract（参考訳）: 自動運転研究所(SDL)は、材料合成と特性化のタスクを行う複数のステーションで構成される。 ステーションダウンタイムを最小化し、実験スループットを最大化するために、複数の実験を異なる段階で一度に実施する非同期並列実験を現実的に行う。 しかし、実験の非同期並列化は遅延フィードバック(つまり"ペンディング実験")を導入し、ベイズ光子性能を低下させることが知られている。 本稿では,マルチステージSDLのシミュレータを構築し,遅延フィードバックと非同期並列処理の最適化戦略を比較する。 実SDLのデータを用いて、177のベイズ最適化シミュレータを構築し、機能性コーティングの導電率を最大化する実験を行った。 提案手法は, 予測改善, 雑音予測改善, 4モード探索, ランダムサンプリングなどの検索戦略と比較した。 遅延量と問題次元の観点からそれらの性能を評価する。 シミュレーションの結果,非同期並列動作と遅延フィードバックのトレードオフを示す。

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