Fugu-MT 論文翻訳(概要): The Power of the Pareto Front: Balancing Uncertain Rewards for Adaptive Experimentation in scanning probe microscopy

論文の概要: The Power of the Pareto Front: Balancing Uncertain Rewards for Adaptive Experimentation in scanning probe microscopy

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.06525v1
Date: Wed, 09 Apr 2025 01:59:31 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-04-17 21:40:12.891267
Title: The Power of the Pareto Front: Balancing Uncertain Rewards for Adaptive Experimentation in scanning probe microscopy
Title（参考訳）: パレートフロントのパワー:走査型プローブ顕微鏡における適応実験のための不確実なリワードのバランス
Authors: Yu Liu, Sergei V. Kalinin,
Abstract要約: 我々はMOBOが走査型プローブ顕微鏡(SPM)イメージングパラメーターを最適化し、測定品質と効率を向上できることを示す。 MOBOはヒューマン・イン・ザ・ループによる意思決定のための自然なフレームワークを提供しており、研究者はドメインの専門知識に基づいて実験的なトレードオフを微調整できる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.828556515394516
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Automated experimentation has the potential to revolutionize scientific discovery, but its effectiveness depends on well-defined optimization targets, which are often uncertain or probabilistic in real-world settings. In this work, we demonstrate the application of Multi-Objective Bayesian Optimization (MOBO) to balance multiple, competing rewards in autonomous experimentation. Using scanning probe microscopy (SPM) imaging, one of the most widely used and foundational SPM modes, we show that MOBO can optimize imaging parameters to enhance measurement quality, reproducibility, and efficiency. A key advantage of this approach is the ability to compute and analyze the Pareto front, which not only guides optimization but also provides physical insights into the trade-offs between different objectives. Additionally, MOBO offers a natural framework for human-in-the-loop decision-making, enabling researchers to fine-tune experimental trade-offs based on domain expertise. By standardizing high-quality, reproducible measurements and integrating human input into AI-driven optimization, this work highlights MOBO as a powerful tool for advancing autonomous scientific discovery.
Abstract（参考訳）: 自動実験は科学的発見に革命をもたらす可能性があるが、その効果はよく定義された最適化目標に依存する。本研究では,多目的ベイズ最適化(MOBO)の自律実験における複数の競合する報酬のバランスをとるための応用を実証する。走査型プローブ顕微鏡(SPM)画像を用いて,MOBOは画像パラメータを最適化し,測定品質,再現性,効率を向上させることができることを示した。このアプローチの大きな利点は、最適化を導くだけでなく、異なる目的間のトレードオフに関する物理的な洞察を提供する、Paretoフロントの計算と分析を可能にすることである。さらにMOBOは、人間によるループ決定のための自然なフレームワークを提供しており、研究者はドメインの専門知識に基づいて実験的なトレードオフを微調整することができる。高品質で再現可能な測定を標準化し、人間の入力をAI駆動の最適化に統合することで、この研究は、MOBOを自律的な科学的発見を促進する強力なツールとして強調する。

関連論文リスト

End-to-End Optimal Detector Design with Mutual Information Surrogates [1.7042756021131187]
本稿では,局所深層学習(DL)サロゲートを用いた高エネルギー物理検出器の終端ブラックボックス最適化のための新しい手法を提案する。本研究は, 現場で一般的に使用されている標準再建基準に加えて, 相互情報の情報理論指標について検討する。筆者らは,(1)局所サロゲートを用いたエンドツーエンドのブラックボックス最適化は,検出器設計の実践的かつ説得力のあるアプローチであり,(2)情報に基づく相互最適化は,最先端物理インフォームド手法と密に一致した設計選択をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (2025-03-18T15:23:03Z)
On-the-fly Modulation for Balanced Multimodal Learning [53.616094855778954]
マルチモーダル学習は、異なるモーダルからの情報を統合することでモデル性能を向上させることが期待されている。広く使われている共同トレーニング戦略は、不均衡で最適化されていないユニモーダル表現につながる。そこで本研究では,OGM(On-the-fly Prediction Modulation)とOGM(On-the-fly Gradient Modulation)の戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-15T13:15:50Z)
MotionRL: Align Text-to-Motion Generation to Human Preferences with Multi-Reward Reinforcement Learning [99.09906827676748]
我々は、テキスト・ツー・モーション生成タスクを最適化するために、Multi-Reward Reinforcement Learning(RL)を利用する最初のアプローチであるMotionRLを紹介する。我々の新しいアプローチは、人間の知覚モデルに関する知識以前の人間の嗜好に基づいて、強化学習を用いて運動生成体を微調整する。さらに、MotionRLは、テキストのアテンデンス、モーションクオリティ、人間の好みの最適性を近似する、新しい多目的最適化戦略を導入している。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-09T03:27:14Z)
Incremental Few-Shot Adaptation for Non-Prehensile Object Manipulation using Parallelizable Physics Simulators [5.483662156126757]
モデル予測制御(MPC)のための物理に基づく力学モデルに漸進的に適応する非包括的操作のための新しいアプローチを提案する。シミュレーションおよび実ロボットを用いた物体押出実験における少数ショット適応手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-20T05:24:25Z)
Unsupervised Reward-Driven Image Segmentation in Automated Scanning Transmission Electron Microscopy Experiments [0.22795086293129713]
走査透過電子顕微鏡(STEM)における自動実験は、人間の解釈、意思決定、サイト選択分光法、原子操作のためのデータ表現を最適化するために、高速な画像分割を必要とする。本稿では,STEMにおけるオンザフライ画像解析のための報酬駆動最適化ワークフローの運用とベンチマークを行う。この教師なしのアプローチは、人間のラベルに依存しておらず、完全に説明可能であるため、はるかに堅牢である。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-19T04:51:13Z)
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)
BOtied: Multi-objective Bayesian optimization with tied multivariate ranks [33.414682601242006]
本稿では,非支配解と結合累積分布関数の極端量子化との自然な関係を示す。このリンクにより、我々はPareto対応CDFインジケータと関連する取得関数BOtiedを提案する。種々の合成および実世界の問題に対する実験により,BOtied は最先端MOBO 取得関数より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-01T04:50:06Z)
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)
Towards Learning Universal Hyperparameter Optimizers with Transformers [57.35920571605559]
我々は,テキストベースのトランスフォーマーHPOフレームワークであるOptFormerを紹介した。実験の結果,OptFormerは少なくとも7種類のHPOアルゴリズムを模倣できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-26T12:51:32Z)
Image-specific Convolutional Kernel Modulation for Single Image Super-resolution [85.09413241502209]
本稿では,新しい画像特異的畳み込み変調カーネル(IKM)を提案する。我々は、画像や特徴のグローバルな文脈情報を利用して、畳み込みカーネルを適応的に調整するための注意重みを生成する。単一画像超解像実験により,提案手法は最先端手法よりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (2021-11-16T11:05:10Z)
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。