論文の概要: Multi-Variable Batch Bayesian Optimization in Materials Research: Synthetic Data Analysis of Noise Sensitivity and Problem Landscape Effects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.03943v2
• Date: Wed, 11 Jun 2025 14:57:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-13 02:07:43.177185
• Title: Multi-Variable Batch Bayesian Optimization in Materials Research: Synthetic Data Analysis of Noise Sensitivity and Problem Landscape Effects
• Title（参考訳）: 材料研究における多変数バッチベイズ最適化:騒音感度と問題景観効果の合成データ解析
• Authors: Imon Mia, Armi Tiihonen, Anna Ernst, Anusha Srivastava, Tonio Buonassisi, William Vandenberghe, Julia W. P. Hsu,
• Abstract要約: 本研究は, 実験材料研究における多数の入力変数とノイズを含む結果をエミュレートすることを目的とする。 最適化の進捗を効果的に追跡するために、学習曲線、パフォーマンスメトリクス、可視化を示す。 本研究の結果と方法により,実験材料研究の指導におけるBOの活用が促進される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2786803794937225
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Bayesian Optimization (BO) machine learning method is increasingly used to guide experimental optimization tasks in materials science. To emulate the large number of input variables and noise-containing results in experimental materials research, we perform batch BO simulation of six design variables with a range of noise levels. Two test cases relevant for materials science problems are examined: a needle-in-a-haystack case (Ackley function) that may be encountered in, e.g., molecule optimizations, and a smooth landscape with a local optimum in addition to the global optimum (Hartmann function) that may be encountered in, e.g., material composition optimization. We show learning curves, performance metrics, and visualization to effectively track the optimization progression and evaluate how the optimization outcomes are affected by noise, batch-picking method, choice of acquisition function, and exploration hyperparameter values. We find that the effects of noise depend on the problem landscape: noise degrades the optimization results of a needle-in-a-haystack search (Ackley) dramatically more. However, with increasing noise, we observe an increasing probability of landing on the local optimum in Hartmann. Therefore, prior knowledge of the problem domain structure and noise level is essential when designing BO for materials research experiments. Synthetic data studies -- with known ground truth and controlled noise levels -- enable us to isolate and evaluate the impact of different batch BO components, {\it e.g.}, acquisition policy, objective metrics, and hyperparameter values, before transitioning to the inherent uncertainties of real experimental systems. The results and methodology of this study will facilitate a greater utilization of BO in guiding experimental materials research, specifically in settings with a large number of design variables to optimize.
• Abstract（参考訳）: ベイズ最適化(BO)機械学習は材料科学における実験的最適化タスクの導出にますます利用されている。 実験材料研究において,多数の入力変数とノイズを含む結果をエミュレートするため,ノイズレベルの異なる6つの設計変数のバッチBOシミュレーションを行った。 材料科学問題に関連する2つのテストケースについて検討した。例えば分子最適化等で遭遇するニードル・イン・ア・ヘイスタック・ケース(Ackley function)と、局所最適のスムーズな景観と、材料組成最適化等で遭遇するかもしれない大域的最適(ハートマン関数)である。 最適化の進捗を効果的に追跡し、最適化結果がノイズ、バッチピッキング方法、獲得関数の選択、ハイパーパラメーター値によってどのように影響を受けるかを評価するための学習曲線、性能指標、可視化を示す。 ノイズは、Ackley (Need-in-a-haystack search) の最適化結果を劇的に劣化させる。 しかし、雑音の増加に伴い、ハートマンにおける局所最適着陸の確率が増大するのを観測する。 そのため,材料実験用BOの設計には,問題領域構造や騒音レベルの事前知識が不可欠である。 合成データ研究 -- 既知の真実と制御された騒音レベル -- は、実際の実験システムの本質的な不確実性に移行する前に、異なるバッチBOコンポーネント、すなわち、取得ポリシー、客観的メトリクス、ハイパーパラメータ値の影響を分離し、評価することができる。 本研究の結果と方法論は,実験材料研究の指導,特に多数の設計変数を用いた最適化環境におけるBOの活用を促進させるものである。

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