論文の概要: Deep Gaussian Process-based Cost-Aware Batch Bayesian Optimization for Complex Materials Design Campaigns

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.14408v1
• Date: Wed, 17 Sep 2025 20:22:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-22 18:18:10.797893
• Title: Deep Gaussian Process-based Cost-Aware Batch Bayesian Optimization for Complex Materials Design Campaigns
• Title（参考訳）: 複合材料設計キャンペーンのための奥行きガウスプロセスに基づくコストアウェアバッチベイズ最適化
• Authors: Sk Md Ahnaf Akif Alvi, Brent Vela, Vahid Attari, Jan Janssen, Danny Perez, Douglas Allaire, Raymundo Arroyave,
• Abstract要約: 本稿では,DGP(Deep Gaussian Process)サロゲートとヘテロトピークエリ戦略を用いた,費用対効果を考慮したバッチベイズ最適化手法を提案する。 提案フレームワークは,従来のGPベースのBOよりも,コストを考慮したクエリの繰り返しの少ない最適定式化に収束する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6740600601012572
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The accelerating pace and expanding scope of materials discovery demand optimization frameworks that efficiently navigate vast, nonlinear design spaces while judiciously allocating limited evaluation resources. We present a cost-aware, batch Bayesian optimization scheme powered by deep Gaussian process (DGP) surrogates and a heterotopic querying strategy. Our DGP surrogate, formed by stacking GP layers, models complex hierarchical relationships among high-dimensional compositional features and captures correlations across multiple target properties, propagating uncertainty through successive layers. We integrate evaluation cost into an upper-confidence-bound acquisition extension, which, together with heterotopic querying, proposes small batches of candidates in parallel, balancing exploration of under-characterized regions with exploitation of high-mean, low-variance predictions across correlated properties. Applied to refractory high-entropy alloys for high-temperature applications, our framework converges to optimal formulations in fewer iterations with cost-aware queries than conventional GP-based BO, highlighting the value of deep, uncertainty-aware, cost-sensitive strategies in materials campaigns.
• Abstract（参考訳）: 幅広い非線形設計空間を効率的にナビゲートし、限られた評価資源を任意に割り当てる、材料発見の加速と拡大範囲の最適化フレームワーク。 本稿では,DGP(Deep Gaussian Process)サロゲートとヘテロトピークエリ戦略を用いた,費用対効果を考慮したバッチベイズ最適化手法を提案する。 我々のDGPサロゲートは、GP層を積み重ねて形成され、高次元構成特徴間の複雑な階層関係をモデル化し、複数のターゲット特性の相関を捉え、連続した層を通して不確実性を伝播する。 我々は、評価コストを、ヘテロトピー的クエリー(heretopic querying)と共に並列に候補の小さなバッチを提案する上層信頼度付き取得拡張に統合し、相関特性をまたいだ高平均低分散予測の活用と、非文字化領域の探索のバランスをとる。 高温用耐火性高エントロピー合金に対して,本フレームワークは従来のGPベースBOよりも少ない繰り返しの最適定式化に収束し,材料キャンペーンにおける深部・不確実性・高感度戦略の意義を浮き彫りにした。

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