材料開発のための逐次的実験計画法の開発

材料開発において望ましい物性をもつ、材料を得るためには反応温度や反応圧力、原料の組成や触媒の有無といった様々な実験条件を最適化することが必要である。しかし、実験パラメータの数が多く総当り的な実験が難しい場合や実験条件と物性の関係が複雑な場合、最適な条件を見つけ出すのは容易なことではない。この問題を解決する手法として、実験条件と物性の間の関係を回帰モデルによって推測し、次に実験を行う条件を決定する際の指針として用いることが行われている。しかし、回帰モデルによって求められる物性の予測値は必ずしも信用できる値とは限らず、既存のデータが存在しない領域においては正しい評価を行うことができない。

そのため本研究室では、その予測値の信頼度をGaussian Processという手法によって計算し、各実験条件において要求される物性を達成する確率を計算し、それに基づき実験を進める実験計画手法の開発を行っている。また、この手法をベースに、複数の実験条件において同時に実験を行う状況や、複数の物性や条件を考慮する状況への拡張を行っている。この手法を用いることにより、多様な状況において効率よく要求物性を満たす材料を開発を行うことができるようになると期待される。
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