优化设备、优化系统、优化方法及记录介质技术方案

提供了优化设备、优化系统、优化方法及记录介质。一种优化设备，包括：控制单元，其被配置成基于输入数据生成贝叶斯模型，该贝叶斯模型是通过对搜索给出关于目标物质的特征值的最优值的多个参数的值的组合的问题进行建模而获得的；基于多个参数中的参数的一个或若干个输入值来生成搜索空间，该搜索空间包括在根据多个参数的值的所有组合获得的整个搜索空间中并且比整个搜索空间窄；以及在搜索空间中使用贝叶斯模型执行对该组合的搜索。

【技术实现步骤摘要】
优化设备、优化系统、优化方法及记录介质
本文讨论的实施方式涉及优化设备、优化系统、优化方法和记录优化程序的记录介质。
技术介绍
近年来，称为材料信息学的领域引起关注，其用于通过向材料设计/制造过程添加使用人工智能(AI)等的信息处理技术来提高材料设计/制造的质量和效率。材料信息学使用从实验或理论计算获得的数据以基于统计学习搜索新材料的特征因素(characteristicfactor)等。作为材料信息学的示例，贝叶斯推断与第一原理计算相结合，第一原理计算是确定高性能材料的最优组成的材料模拟方法之一。贝叶斯推断是一种通过基于贝叶斯概率的统计方法根据观察到的事件来推断最优事件的方法。在以上示例中，可以通过应用贝叶斯推断来减少直到获得最优组成的第一原理计算的计算的数量。用于使用贝叶斯推断执行优化的工具例如是COMmon贝叶斯优化(COMBO)。作为相关技术，例如，已经提出了一种技术，该技术基于贝叶斯理论根据离子半径值的可能性和先验概率来计算后验概率，以获得关于目标元素的任意氧化数(oxidationnumber)的半径本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种优化设备，包括：/n控制单元，被配置成基于输入数据生成贝叶斯模型，所述贝叶斯模型是通过对搜索给出关于目标物质的特征值的最优值的多个参数的值的组合的问题进行建模而获得的；基于所述多个参数中的参数的一个或若干个输入值来生成搜索空间，所述搜索空间包括在根据所述多个参数的值的所有组合获得的整个搜索空间中并且比所述整个搜索空间窄；以及在所述搜索空间中使用所述贝叶斯模型执行对所述组合的搜索。/n

【技术特征摘要】
20190516 JP 2019-0930521.一种优化设备，包括：
控制单元，被配置成基于输入数据生成贝叶斯模型，所述贝叶斯模型是通过对搜索给出关于目标物质的特征值的最优值的多个参数的值的组合的问题进行建模而获得的；基于所述多个参数中的参数的一个或若干个输入值来生成搜索空间，所述搜索空间包括在根据所述多个参数的值的所有组合获得的整个搜索空间中并且比所述整个搜索空间窄；以及在所述搜索空间中使用所述贝叶斯模型执行对所述组合的搜索。


2.根据权利要求1所述的优化设备，其中，
所述控制单元生成具有线形形状并且连接所述整个搜索空间中的第一点和第二点的搜索空间，所述第一点和所述第二点是通过使用所述参数的一个或若干个值来表示的。


3.根据权利要求1或2所述的优化设备，其中，
所述控制单元基于指示所述贝叶斯模型的精度的精度评估值与阈值之间的比较结果来确定所述贝叶斯模型的精度，并且在所述控制单元确定精度足够的情况下，所述控制单元在所述整个搜索空间中而不是在所述搜索空间中，执行对所述组合的搜索。


4.一种优化系统，包括：
优化设备，包括控制单元，所述控制单元被配置成：基于输入数据生成或更新贝叶斯模型，所述贝叶斯模型是通过对搜索给出关于目标物质的特征值的最优值的多个参数的值的组合的问题进行建模而获得的；基于所述多个参数中的参数的一...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘宇，
申请(专利权)人：富士通株式会社，
类型：发明
国别省市：日本;JP