PHYSBO(optimization tool for PHYSics based on Bayesian Optimization)は,高速でスケーラブルなベイズ最適化 (Bayesian optimization) のためのPythonライブラリです.
ベイズ最適化は,複雑なシミュレーションや,実世界における実験タスクなど,目的関数値(特性値など)の評価に大きなコストがかかるような場合に利用できる手法です.
つまり,「できるだけ少ない実験・シミュレーション回数でより良い目的関数値(材料特性など)を持つパラメータ(材料の組成、構造、プロセスやシミュレーションパラメータなど)を見つけ出す」ことが,
ベイズ最適化によって解かれる問題です.
ベイズ最適化では,探索するパラメータの候補をあらかじめリストアップし,候補の中から目的関数値が最大と考えられる候補を機械学習(ガウス過程回帰を利用)による予測をうまく利用することで選定します.
その候補に対して実験・シミュレーションを行い目的関数値を評価します.
機械学習による選定・実験シミュレーションによる評価を繰り返すことにより,少ない回数での最適化が可能となります.
本ライブラリは,東京大学物性研究所 ソフトウェア高度化プロジェクト (2020 年度) の支援を受け開発されました. アプリケーションHP:https://www.pasums.issp.u-tokyo.ac.jp/physbo/ オンラインマニュアル:https://issp-center-dev.github.io/PHYSBO/manual/master/ja/index.html GitHub:https://github.com/issp-center-dev/PHYSBO |
ベイズ最適化(COMBO.exe)と相図作成効率化手法(PDC.exe)が,WindowsコンピュータにおいてPython等の設定なしに実行できるようにしたものです.
それぞれ,ベイズ最適化パッケージCOMBOおよび,相図作成効率化手法PDCを,機能を最小限に抑えて実行ファイルとして作成したものです.
CSVファイルを書き換えることで,どのような問題でも実行することができます.
改変はできないということを理解した上でダウンロードして使ってください.
ダウンロードページ:https://www.tsudalab.org/project/mitools/ 使用方法説明動画:https://www.youtube.com/watch?v=bM1Alcl7N9o GitHub (COMBO):https://github.com/tsudalab/combo GitHub (PDC):https://github.com/tsudalab/PDC |