Fugu-MT 論文翻訳(概要): Optimization of Complex Process, Based on Design Of Experiments, a Generic Methodology

論文の概要: Optimization of Complex Process, Based on Design Of Experiments, a Generic Methodology

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21294v1
Date: Mon, 14 Oct 2024 08:05:56 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-03 08:19:36.248693
Title: Optimization of Complex Process, Based on Design Of Experiments, a Generic Methodology
Title（参考訳）: 実験設計に基づく複合プロセスの最適化, ジェネリック方法論
Authors: Julien Baderot, Yann Cauchepin, Alexandre Seiller, Richard Fontanges, Sergio Martinez, Johann Foucher, Emmanuel Fuchs, Mehdi Daanoune, Vincent Grenier, Vincent Barra, Arnaud Guillin,
Abstract要約: Pollen Metrology、Aledia、Universite Clermont-Auvergneが行った共通の作業は、一般的なプロセス最適化ワークフローに繋がった。本稿では,実験とプロセス専門家が検証した方法論の要点について述べる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 32.352947507436355
License:
Abstract: MicroLED displays are the result of a complex manufacturing chain. Each stage of this process, if optimized, contributes to achieving the highest levels of final efficiencies. Common works carried out by Pollen Metrology, Aledia, and Universit{\'e} Clermont-Auvergne led to a generic process optimization workflow. This software solution offers a holistic approach where stages are chained together for gaining a complete optimal solution. This paper highlights key corners of the methodology, validated by the experiments and process experts: data cleaning and multi-objective optimization.
Abstract（参考訳）: マイクロLEDディスプレイは複雑な製造チェーンの結果である。このプロセスの各段階は、最適化された場合、最終効率の最高レベルを達成するのに寄与する。 Pollen Metrology, Aledia, and Universit{\'e} Clermont-Auvergne が行った一般的な作業は、一般的なプロセス最適化ワークフローに導いた。このソフトウェアソリューションは、完全な最適ソリューションを得るためにステージをチェーンする、包括的なアプローチを提供します。本稿では,データクリーニングと多目的最適化という,実験とプロセス専門家が検証した方法論の要点を取り上げる。

関連論文リスト

Process-constrained batch Bayesian approaches for yield optimization in multi-reactor systems [2.812898346527047]
本研究は,マルチリアクタ系における反応の収率を最適化する新しい手法を提案する。シーケンシャルなバッチ最適化戦略において、探索とエクスプロイトの間の実験的制約とバランスを統合する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-05T15:26:39Z)
Analyzing and Enhancing the Backward-Pass Convergence of Unrolled Optimization [50.38518771642365]
ディープネットワークにおけるコンポーネントとしての制約付き最適化モデルの統合は、多くの専門的な学習タスクに有望な進歩をもたらした。この設定における中心的な課題は最適化問題の解によるバックプロパゲーションであり、しばしば閉形式を欠いている。本稿では, 非線形最適化の後方通過に関する理論的知見を提供し, 特定の反復法による線形システムの解と等価であることを示す。 Folded Optimizationと呼ばれるシステムが提案され、非ローリングなソルバ実装からより効率的なバックプロパゲーションルールを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-28T23:15:18Z)
Let the Flows Tell: Solving Graph Combinatorial Optimization Problems with GFlowNets [86.43523688236077]
組合せ最適化(CO)問題はしばしばNPハードであり、正確なアルゴリズムには及ばない。 GFlowNetsは、複合非正規化密度を逐次サンプリングする強力な機械として登場した。本稿では,異なる問題に対してマルコフ決定プロセス(MDP)を設計し,条件付きGFlowNetを学習して解空間からサンプルを作成することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-26T15:13:09Z)
Optimization of chemical mixers design via tensor trains and quantum computing [0.0]
流体のY字型ミキサーに着目した部品形状最適化のための新しい最適化手法である列車最適化(TetraOpt)を実証する。高い並列化とより広範なグローバル検索のため、TetraOptは精度と実行時のベイズ最適化技術に優れる。このアプローチの量子コンピューティングへの拡張について論じるが、これはより効率的なアプローチをもたらす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-24T17:56:56Z)
Synthetic Principal Component Design: Fast Covariate Balancing with Synthetic Controls [16.449993388646277]
我々は,グローバル収束的で実用的な最適化アルゴリズムを開発した。我々は,あるデータ生成プロセスから前処理データをサンプリングする場合に,実験設計のための最初のグローバルな最適性保証を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-11-28T11:45:54Z)
An Empirical Evaluation of Zeroth-Order Optimization Methods on AI-driven Molecule Optimization [78.36413169647408]
分子目的を最適化するための様々なZO最適化手法の有効性について検討する。 ZO符号に基づく勾配降下(ZO-signGD)の利点を示す。本稿では,Guurcamol スイートから広く使用されているベンチマークタスクに対して,ZO 最適化手法の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-27T01:58:10Z)
Advanced Manufacturing Configuration by Sample-efficient Batch Bayesian Optimization [5.766036473197784]
フレームワークは、調整された取得機能、並列取得手順、およびプロセス情報の統合を統一する。大気プラズマ溶射における最適化手法をシミュレーションおよび実験に応用する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-24T06:45:06Z)
Multi-objective simulation optimization of the adhesive bonding process of materials [50.591267188664666]
このような接着プロセスの最適プロセスパラメータを見つけることは困難である。本研究では,ガウス過程回帰とロジスティック回帰を用いてベイズ最適化を行った。
論文参考訳（メタデータ） (2021-12-09T09:58:58Z)
Bayesian Optimization for Cascade-type Multi-stage Processes [16.650951192967646]
カスケードプロセスは、1つのステージの出力を次のステージの入力として使用する多段階プロセスである。本稿では,信頼区間と期待される改善に基づく2種類の獲得関数(AF)を提案する。提案手法を太陽電池シミュレータの最適化問題に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-11-16T10:01:08Z)
Are we Forgetting about Compositional Optimisers in Bayesian Optimisation? [66.39551991177542]
本稿では,グローバル最適化のためのサンプル手法を提案する。この中、重要なパフォーマンス決定の自明さは、取得機能を最大化することです。 3958実験における機能最適化手法の実証的利点を強調する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-15T12:18:38Z)
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。