MI-6株式会社（以下「MI-6」）は、2024年5月2日から5月4日までスペイン・バレンシアで開催される、AI分野で難関国際会議の一つである「Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS) 2024」において、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。AISTATS 2024は、論文投稿総数1,980件のうち、546件が採択された、AI系の難関国際会議です。
AISTATS 2024で採択された論文の詳細は、下記のとおりです。
（リンク）
https://proceedings.mlr.press/v238/iwazaki24a.html
（論文タイトル）
Risk Seeking Bayesian Optimization under Uncertainty
for Obtaining Extremum
（タイトル和訳）
不確実性下において最適解を得るためのリスク志向型ベイズ最適化
（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
名古屋工業大学：稲津 佑
（概要）
ブラックボックス最適化における実用上の課題として、制御不能な環境要因によるランダム量を含む環境下で最適化を行うことがしばしばあります。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分野でも、製造プロセス等に不確実性を伴う環境下で新素材の発見を目指すケース等がこれに該当します。
本論文では、不確実性下で行うベイズ最適化問題を2種類定式化し、それぞれにおいてリスクを積極的に取りながら最適値を得る新アルゴリズムを提案しました。また、当該アルゴリズムが最適戦略に収束することを初めて証明しました。
今後、不確実性下で行うベイズ最適化が発展していくことが期待されます。
