ブラックボックス最適化手法(FMQA)の開発に成功
効率的な解の探索が可能に！実験やシミュレーションの回数を大きく削減
東京大学大学院新領域創成科学研究科の研究室ではマテリアルズ・ インフォマティクス(MI)に関する理論や応用の研究に取り組まれており、 2020年には、FMQAと呼ばれる機械学習と量子アニーリングを組み合わせた ブラックボックス最適化の手法を提案されました。 FMQAは、先生方が取り組まれている材料開発の領域のみならず、化学、 創薬分野における物質探索や、製造業における最適設計(翼形等)などの 幅広い領域にも適用可能な手法であることから、多方面から大きな注目を 集めています。 FMQAの誕生秘話などについて、研究室の皆様にお話を伺いました。 ※記事の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
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