論文の概要: Efficient and Principled Scientific Discovery through Bayesian Optimization: A Tutorial

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.01328v2
• Date: Fri, 03 Apr 2026 13:12:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-06 12:42:34.264592
• Title: Efficient and Principled Scientific Discovery through Bayesian Optimization: A Tutorial
• Title（参考訳）: ベイズ最適化による効率的な科学的発見 : チュートリアル
• Authors: Zhongwei Yu, Rasul Tutunov, Alexandre Max Maraval, Zikai Xie, Zhenzhi Tan, Jiankang Wang, Zijing Li, Liangliang Xu, Qi Yang, Jun Jiang, Sanzhong Luo, Zhenxiao Guo, Haitham Bou-Ammar, Jun Wang,
• Abstract要約: このチュートリアルでは、科学的な発見を形式化し、自動化する原理的な確率駆動フレームワークであるベイズ最適化(BO)を紹介している。 まず、科学的な発見を直感的な問題として、次にBOのコアコンポーネント、エンドツーエンド、実世界の有効性を解き放つことにしました。 また、バッチ実験、ヘテロシダスティック性、文脈最適化、ループ内統合など、科学的応用のための重要な技術的拡張についても取り上げる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.866772907877355
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Traditional scientific discovery relies on an iterative hypothesise-experiment-refine cycle that has driven progress for centuries, but its intuitive, ad-hoc implementation often wastes resources, yields inefficient designs, and misses critical insights. This tutorial presents Bayesian Optimisation (BO), a principled probability-driven framework that formalises and automates this core scientific cycle. BO uses surrogate models (e.g., Gaussian processes) to model empirical observations as evolving hypotheses, and acquisition functions to guide experiment selection, balancing exploitation of known knowledge and exploration of uncharted domains to eliminate guesswork and manual trial-and-error. We first frame scientific discovery as an optimisation problem, then unpack BO's core components, end-to-end workflows, and real-world efficacy via case studies in catalysis, materials science, organic synthesis, and molecule discovery. We also cover critical technical extensions for scientific applications, including batched experimentation, heteroscedasticity, contextual optimisation, and human-in-the-loop integration. Tailored for a broad audience, this tutorial bridges AI advances in BO with practical natural science applications, offering tiered content to empower cross-disciplinary researchers to design more efficient experiments and accelerate principled scientific discovery.
• Abstract（参考訳）: 伝統的な科学的発見は、何世紀にもわたって進歩を促してきた反復的な仮説-実験-再定義サイクルに依存しているが、直感的でアドホックな実装はリソースを浪費し、非効率な設計を生み出し、批判的な洞察を見逃す。 このチュートリアルでは、この中心となる科学的サイクルを形式化し、自動化する原則的な確率駆動フレームワークであるベイズ最適化(BO)を紹介している。 BOは、経験的観察を進化する仮説としてモデル化するために代理モデル(例えばガウス過程)を使用し、実験選択を導くための獲得機能、既知の知識の活用と未知領域の探索のバランスを取り、推理や手動による試行錯誤を排除している。 まず、最適化問題として科学的発見をフレーム化し、次にBOのコアコンポーネント、エンドツーエンドのワークフロー、そして触媒、材料科学、有機合成、分子発見のケーススタディを通じて実世界の有効性を解き放つ。 また、バッチ実験、ヘテロシダスティック性、文脈最適化、ループ内統合など、科学的応用のための重要な技術的拡張についても取り上げる。 このチュートリアルは、幅広い読者のために、BOにおけるAIの進歩と実践的な自然科学の応用を橋渡しし、学際的な研究者がより効率的な実験を設計し、科学的な発見を加速するために、結びついたコンテンツを提供する。

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