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J-GLOBAL ID：202202245619604897   整理番号：22A0286757

強磁性材料開発へのBayes最適化と回帰分析の応用【JST・京大機械翻訳】

Application of Bayesian Optimization and Regression Analysis to Ferromagnetic Materials Development

著者 (7件)： Will-Cole A. R. (Department of Electrical Engineering, Northeastern University, Boston, MA, USA) ,  Kusne A. Gilad (National Institute of Standards and Technology, Gaithersburg, MD, USA) ,  Tonner Peter (National Institute of Standards and Technology, Gaithersburg, MD, USA) ,  Dong Cunzheng (Department of Electrical Engineering, Northeastern University, Boston, MA, USA) ,  Liang Xianfeng (Department of Electrical Engineering, Northeastern University, Boston, MA, USA) ,  Chen Huaihao (Department of Electrical Engineering, Northeastern University, Boston, MA, USA) ,  Sun Nian X. (Department of Electrical Engineering, Northeastern University, Boston, MA, USA)
資料名： IEEE Transactions on Magnetics  (IEEE Transactions on Magnetics)
巻： 58  号： 1  ページ： ROMBUNNO.2800108.1-8  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0339B  ISSN： 0018-9464  CODEN： IEMGAQ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Bayes最適化(BO)はブラックボックス関数最適化のためのよく開発された機械学習(ML)分野である。BOでは,代理予測モデル,ここではGauss過程を用いてブラックボックス関数を近似した。代理モデルの推定平均と不確実性は,サンプルが次のサンプルを決定する取得関数と対になった。本研究では,この技術を強磁性(Fe_100-yGa_y)_1-xB_x(x=0-21およびy=9-17)のような既知の強磁性薄膜材料に適用し,特に磁歪および強磁性共鳴線幅に対するドーパント濃度または化学量論効果,構造インピーダンス特性関係の最適化を実証した。著者らの結果は,BOがFeGaBとFeGaC薄膜における構造潤滑特性関係を最適化するために展開できることを示した。著者らは,実験を誘導するためのBO法を用いるシミュレーションを通して,従来の方法と比較して,最大または最小を50%まで統計的に決定するために必要なサンプルの数を減らすことを示した。著者らの結果は,BOが,強磁性膜を最適化するために時間と資源を節約するために使用できることを示唆する。この方法は,磁性材料開発へのMLのアクセス可能な実装を提供する,他の強磁性材料構造インピーダンス特性関係に移転可能である。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *強磁性 ,  強磁性共鳴 ,  *最適化 ,  磁性薄膜 ,  磁歪 ,  薄膜 ,  *回帰分析 ,  不確実性 ,  *磁性材料 ,  ブラックボックス ,  化学量論 ,  ドーパント ,  機械学習 ,  予測モデル
準シソーラス用語： *材料開発 ,  強磁性薄膜 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 電動機  (NB07030U) ,  磁性材料  (NA04040H) ,  電磁機器  (NB10030C)

タイトルに関連する用語 (5件)： 強磁性 ,  材料開発 ,  Bayes最適化 ,  回帰分析 ,  応用