多様な情報源を利用可能なデータ駆動実験計画法の構築

体系的課題番号：JPMJPR24J6
実施期間：2024 - 2027
実施機関 (1件)：
研究代表者： ( , 大学院工学研究科, 助教 )
研究概要：

ベイズ最適化は機械学習モデルを用いた効率的なデータ駆動実験計画法として注目を集めています。しかし、既存のベイズ最適化法はある単一の実験や計測で実数値の実験結果を得る場合にしか適用できません。そこで、本研究では、精度の異なるシミュレーションや複数の実験工程、専門家の事前知識などの多様な情報源を考慮できる、より実践的なデータ駆動実験計画法の構築を目指します。

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研究制度：＞＞
上位研究課題：計測・解析プロセス革新のための基盤の構築
研究所管機関：

国立研究開発法人科学技術振興機構

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