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