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公開番号2025147464
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-10-07
出願番号2024047719
出願日2024-03-25
発明の名称初期実験データの作成方法及び実験計画方法
出願人株式会社プロテリアル
代理人弁理士法人平田国際特許事務所
主分類G16C 20/40 20190101AFI20250930BHJP(特定の用途分野に特に適合した情報通信技術)
要約【課題】計算コストを低減しつつも、適切な初期実験データを作成可能な初期実験データの作成方法及び実験計画方法を提供する。
【解決手段】初期実験データの作成方法は、実験候補データ32から適応度が高い組み合わせとなるデータを抽出して初期実験データ34を作成する初期実験データ作成工程と、を備え、初期実験データ作成工程は、実験候補データ32を処理中データ33とした後、処理中データ33からN個のデータを抽出し、その抽出したN個のデータから、遺伝的アルゴリズムを用いて、適応度が高い組み合わせとなるM個(ただし、M<N)のデータを選択する選択工程と、選択工程で選択したデータと、選択工程で抽出されなかった処理中データ33の残りのデータとを結合して処理中データ33を更新するデータ更新工程と、を繰り返して、初期実験データ34を作成する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
実験候補データを作成する実験候補データ作成工程と、
前記実験候補データから適応度が高い組み合わせとなるデータを抽出して初期実験データを作成する初期実験データ作成工程と、を備え、
前記初期実験データ作成工程は、
前記実験候補データを処理中データとした後、
前記処理中データからＮ個のデータを抽出し、その抽出したＮ個のデータから、遺伝的アルゴリズムを用いて、適応度が高い組み合わせとなるＭ個（ただし、Ｍ＜Ｎ）のデータを選択する選択工程と、
前記選択工程で選択したデータと、前記選択工程で抽出されなかった前記処理中データの残りのデータとを結合して前記処理中データを更新するデータ更新工程と、を繰り返して、前記初期実験データを作成する、
初期実験データの作成方法。
続きを表示（約 980 文字）【請求項２】
前記選択工程では、前記処理中データから無作為にかつ重複しないようにＮ個のデータを抽出し、その抽出したＮ個のデータから、遺伝的アルゴリズムを用いて、適応度が高い組み合わせとなるＭ個のデータを選択することを、未抽出の前記処理中データがＮ個未満になるまで繰り返す、
請求項１に記載の初期実験データの作成方法。
【請求項３】
前記初期実験データ作成工程では、前記データ作成工程後の前記処理中データのデータ数がＮ個以下であるとき、その次の前記選択工程を行った後、前記各選択工程で選択されたＭ個のデータの組み合わせのうち、適応度が最大となるＭ個のデータの組み合わせを前記初期実験データとする、
請求項１に記載の初期実験データの作成方法。
【請求項４】
前記適応度が、Ｄ最適基準値である、
請求項１に記載の初期実験データの作成方法。
【請求項５】
前記実験候補データ作成工程では、複数の材料の組成情報を自動的に組み合わせて前記実験候補データを作成する、
請求項１に記載の初期実験データの作成方法。
【請求項６】
請求項１乃至５の何れか１項に記載の初期実験データの作成方法により作成した前記初期実験データと、前記初期実験データの各データを用いて実験を行った結果得られた特性の値とを含む学習用データを作成する学習用データ作成工程と、
前記学習用データを用いて、前記初期実験データの各パラメータと前記特性との相関性を示す回帰モデルを作成する回帰モデル作成工程と、
前記回帰モデルに前記実験候補データの各データを適用して前記特性の値をそれぞれ予測する特性予測工程と、
前記特性予測工程の予測結果を基に、前記実験候補データのうち、前記特性の値が高くなるデータを抽出する高特性値データ抽出工程と、を備えた、
実験計画方法。
【請求項７】
請求項１乃至５の何れか１項に記載の初期実験データの作成方法により作成した前記初期実験データと、前記初期実験データの各データを用いて実験を行った結果得られた特性の値とに基づいてベイズ最適化を行い、獲得関数の値が最も高くなるデータを抽出するデータ抽出工程を備えた、
実験計画方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、初期実験データの作成方法及び実験計画方法に関する。
続きを表示（約 1,900 文字）【背景技術】
【０００２】
複数の材料を組み合わせて形成される複合材料を製造するにあたって、所望の特性を実現するための材料の組成を探索する方法として、例えば、ベイズ最適化を用いた適応的実験計画方法が知られている。この方法では、まず、膨大な材料の組成の組み合わせの中から、適宜な方法で、初期実験に用いる初期実験データを作成し、作成した初期実験データの材料の組成で初期実験を行う。そして、初期実験の結果を用いて機械学習を行い、所望の特性が得られる材料の組成を探索する。
【０００３】
上記のような実験計画方法において、速やかに所望の特性が得られる材料の組成を特定するためには、初期実験データを適切に選択することが重要となる。そこで、従来、Ｄ最適基準値といった適応度が高くなる組み合わせのデータを選択し初期実験データを作成する方法が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【０００４】
ところで、全ての材料の組成を組み合わせたデータ数が、例えば数百万個～数千万個といった膨大な数となる場合には、すべてのデータの組み合わせで適応度を計算することは現実的ではない。そこで、従来、初期実験データの作成方法として、初期実験データとなるデータの組み合わせを無作為に抽出して適応度を求めることを繰り返し、適応度が最も高くなるデータの組み合わせを初期実験データとする無作為抽出方法が用いられている。また、他の初期実験データの作成方法として、遺伝的アルゴリズムを用いて、無作為に選択したデータから、適応度が高くなるデータの組み合わせを得る方法も知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
特許第７２８８２０７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上記の無作為抽出方法や遺伝的アルゴリズムを用いた方法では、例えば数百万個～数千万個といった膨大な数のデータから、例えば数十個といった非常に少ないデータを無作為に選択して適応度を求めることになり、探索範囲が非常に限定的となってしまう。そのため、より適切なデータの組み合わせを選択するためには、データの無作為な選択及び適応度の計算を何度も行う必要があり、計算コストが大きくなってしまう。
【０００７】
そこで、本発明は、計算コストを低減しつつも、適切な初期実験データを作成可能な初期実験データの作成方法及び実験計画方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、上記課題を解決することを目的として、実験候補データを作成する実験候補データ作成工程と、前記実験候補データから適応度が高い組み合わせとなるデータを抽出して初期実験データを作成する初期実験データ作成工程と、を備え、前記初期実験データ作成工程は、前記実験候補データを処理中データとした後、前記処理中データからＮ個のデータを抽出し、その抽出したＮ個のデータから、遺伝的アルゴリズムを用いて、適応度が高い組み合わせとなるＭ個（ただし、Ｍ＜Ｎ）のデータを選択する選択工程と、前記選択工程で選択したデータと、前記選択工程で抽出されなかった前記処理中データの残りのデータとを結合して前記処理中データを更新するデータ更新工程と、を繰り返して、前記初期実験データを作成する、初期実験データの作成方法を提供する。
【０００９】
また、本発明は、上記課題を解決することを目的として、前記初期実験データの作成方法により作成した前記初期実験データと、前記初期実験データの各データを用いて実験を行った結果得られた特性の値とを含む学習用データを作成する学習用データ作成工程と、前記学習用データを用いて、前記初期実験データの各パラメータと前記特性との相関性を示す回帰モデルを作成する回帰モデル作成工程と、前記回帰モデルに前記実験候補データの各データを適用して前記特性の値をそれぞれ予測する特性予測工程と、前記特性予測工程の予測結果を基に、前記実験候補データのうち、前記特性の値が高くなるデータを抽出する高特性値データ抽出工程と、を備えた、実験計画方法を提供する。
【００１０】
また、本発明は、上記課題を解決することを目的として、前記初期実験データの作成方法により作成した前記初期実験データと、前記初期実験データの各データを用いて実験を行った結果得られた特性の値とに基づいてベイズ最適化を行い、獲得関数の値が最も高くなるデータを抽出するデータ抽出工程を備えた、実験計画方法を提供する。
【発明の効果】
（【００１１】以降は省略されています）

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