1. 前のページに戻る

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

研究課題

戦略的な研究開発の推進 戦略的創造研究推進事業 さきがけ

体系的番号 JPMJPR24J6

研究代表者

竹野 思温  名古屋大学, 大学院工学研究科, 助教

研究期間 (年度) 2024 – 2027
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。
研究領域計測・解析プロセス革新のための基盤の構築

URL: 

JSTプロジェクトデータベース掲載開始日: 2024-12-19   JSTプロジェクトデータベース最終更新日: 2025-03-26  

サービス概要 よくある質問 利用規約

Powered by NII jst