MI-6株式会社（以下「MI-6」）は、2023年12月10日から12月16日まで米国ルイジアナ州ニューオーリンズで開催される、AI分野で世界最高峰の国際会議の一つである「Neural Information Processing Systems (NeurIPS) 2023」で、MI-6機械学習リサーチチームが執筆した論文が採択されました。NeurIPS 2023の論文採択率は約26％であり、AI系の最難関国際会議です。
NeurIPS 2023で採択された論文の詳細は、下記のとおりです。
（論文タイトル）Failure-Aware Gaussian Process Optimization with Regret Bounds
（和訳）失敗試行を考慮したガウス過程に基づく最適化法とリグレット上界
（著者） MI-6：岩崎 省吾、田邉 友彦、入江 満
理化学研究所：竹野 思温
（概要）
ブラックボックス最適化における実用上の重要な課題のひとつに、目的関数の観測が失敗するケースがあります。当社がソリューションを提供するマテリアルズ・インフォマティクスによる材料開発の現場においても、材料実験の失敗を考慮する必要があります。これまでは、失敗の考慮は経験則的に対応することが行われており、理論的背景が明確に示された手法は存在しませんでした。今回、失敗を考慮したベイズ最適化アルゴリズムを初めて定式化し、この問題において収束レートを初めて証明しました。理論的裏付けが示されたことで、今後、実用上の運用においても、失敗を考慮したベイズ最適化アルゴリズムが扱いやすくなることが期待されます。
