로투스 바카라 구조 분석 자동화

Kek와 종합 연구 대학원의 연구 그룹은 양자 빔 협력 연구 센터의 부교수, 자재 구조 과학 연구소, 국립 고급 산업 과학 기술 연구소 (KEK) 및 연구 그룹을 중심으로, 인공 연구 팀의 공동 연구원, 국립 고급 공동, 국립 고급 연구원, 국립 고급 연구원, 국립 고급 연구원, 국립 연구소, 국립 연구원, 국립 연구원, 국립 연구원, 국립 연구원, 국립 연구원, 국립 연구원, 국립 연구원, 국립 연구원, 국립 연구원, 국립 연구원, 국립 연구 그룹을 중심으로 한 포괄적 인 연구 대학원 이 조직에서 활용되는 수학적 최적화 방법Blackbox 최적화 (※ 1)방법을 사용한 재료 및 재료 연구에 필수분말 X- 선 회절 (PXRD) (※ 2)우리는 패턴 분석의 효율성을 자동화하고 향상시키는 방법을 개발했습니다

PXRD 방법은 재료 및 재료 연구에서 가장 널리 사용되는 분석 방법 중 하나이며,이를 통해 재료의 기능과 특성을 지배하는 로투스 바카라 구조에 대한 정보를 얻을 수 있습니다 PXRD 측정 결과에서 로투스 바카라 구조에 대한 정보를 얻으려면Rietbert Refining Method (※ 3)널리 사용됩니다 이 방법에는 로투스 바카라 구조 정보의 원래 목적 외에 다른 많은 매개 변수가 포함되어 있으며이를 조정하려면 많은 노력이 필요합니다

이 연구 에서이 상황은 기계 학습에 설명되어 있습니다하이퍼 파라미터 최적화 (※ 4)문제와 유사성에 중점을두면,이 문제에 대한 Rietbert 정제 방법을위한 효과적인 블랙 박스 최적화 방법을 적용하여 PXRD 패턴 분석의 효율성을 향상시키는 방법을 개발했습니다 이 방법을 사용함으로써 숙련 된 개인의 피팅 정확도 및 분석 속도를 얻을 수 있었을뿐만 아니라 숙련 된 개인이 취하는 전형적인 절차에 의해 달성 할 수없는 후보 로투스 바카라 구조를 발견하는 데 성공했습니다

이 연구의 아이디어는 분석 결과에 영향을 미치는 매개 변수를 수동으로 조정하는 분석 방법에 적용 할 수 있으며 다양한 필드에서 측정 및 시뮬레이션 데이터 분석의 효율성을 향상시킬 수 있습니다 또한, 인간의 사고 습관과 가정을 제거함으로써 새로운 해석이 도출 될 것이며, 이는 미래의 재료 및 재료 연구의 가속 및 물리적 현상을 이해하는 데 기여할 것으로 예상된다

이 연구 결과는 British Academic Journal "NPJ 컴퓨터 재료| "에 온라인으로 게시됩니다

재료 및 재료의 많은 기능과 특성은 로투스 바카라 구조 (원자의 배열)에 의해 로투스 바카라됩니다 로투스 바카라 구조를 아는 것은 재료 및 재료 연구의 출발점이며, 로투스 바카라 구조의 상세한 분석은 다양한 물리적 현상을 이해하고 고도로 기능적인 재료를 개발하게됩니다

PXRD 방법은 전형적인 로투스 바카라 구조 분석 방법이며 재료 및 재료 연구에서 가장 널리 사용되는 분석 방법 중 하나입니다 대부분의 경우, 모델 매개 변수가 반복적으로 업데이트되는 절차를 사용하여 데이터 분석을 수행하여 추정 된 로투스 바카라 구조 및 측정 장치의 특성을 포함하는 물리적 모델로부터 계산 된 PXRD 패턴이 실제로 측정 된 PXRD 패턴 (Rietbert Refinement 방법)과 일치합니다 이 방법을 사용한 데이터 분석을 사용하면 로투스 바카라 구조에 대한 정확한 정보가 허용되지만 반복적 인 시행 착오가 필요하지만 로투스 바카라 구조 정보의 원래 목적 이외의 많은 매개 변수를 조정하면서 분석 작업의 높은 인적 및 시간 비용이 문제입니다 PXRD 측정의 효율성이 향상된 실험 시설은 하루에 수천 건 이상의 사례를 자동으로 측정하는 데 사용될 수 있지만, 숙련 된 직원조차도 하루에 매개 변수의 수동 조정과 관련된 분석을 수행해야하며 데이터 분석의 자동화 및 개선이 크게 바람직했습니다

연구 그룹은 자재 데이터 분석을 오랫동안 적용하기 위해 머신 러닝을 연구 해 왔으며 PXRD 데이터 분석 문제는 기계 학습에서 모델 튜닝을 자동화하는 하이퍼 파라미터 최적화 문제와 유사하다는 것을 알았습니다 따라서, 우리는 하이퍼 파라미터 최적화가 입증 된 결과로 블랙 박스 최적화 프레임 워크를 도입하여 Rietbert Refinement 방법을위한 자동화 된 방법을 개발했습니다 (그림 1) 이 방법을 사용하면 숙련 된 사람의 것과 초과하는 피팅 정확도 (측정 데이터와 시뮬레이션 결과 사이의 정확도)를 얻을 수있을뿐만 아니라, 숙련 된 사람이 케이스 당 하루를 걸어야하는 데이터 분석은 전형적인 노트북 PC를 사용하여 약 1 시간 안에 수행 할 수 있음을 보여주었습니다 우리는 또한 과거에 사용 된 숙련 된 사람들의 전형적인 절차를 사용하여 불가능한 후보 로투스 바카라 구조를 성공적으로 발견했습니다

연구 그룹은 높은 처리량과 높은 정확도로 재료 및 재료 데이터를 획득하는 데 어려움을 겪고 있으며, 이는 재료 및 재료 연구 분야의 병목 현상입니다 이 연구를 통해 재료 및 재료 연구에서 가장 널리 사용되는 로투스 바카라 구조 분석을 위해 인간의 손에 의해 이전에 의존했던 데이터 분석을 완전히 자동화 할 수있었습니다

이 연구는 JST Future Society Creation Project에서 수행되었으며, 수학 과학을 활용하는 탐사 유형의 "일반적인 기초"영역의 연구 및 개발 주제 (연구 및 개발 대표 : ONO Kanta) (JPMJMI19G1) 또한,이 연구의 결과 중에서, 블랙 박스 최적화를 적용하는 부분은 "NEDO (National Research and Development Organization)의"인공 지능 기술의 적용 "프로젝트를 통한 스마트 사회의 실현"하에서 "지리 공간 정보 플랫폼 구축 및 더 똑똑한 공간 운동"에서 얻은 일부 연구 결과에 적용되었습니다 이 연구의 일부는 ACT-I 연구 분야 "정보와 미래", "고속에서 재료의 로투스 바카라 구조를 예측하기위한 데이터 분석 기술의 개발"(연구원 : Suzuki Yuta) (JPMJPR18UE) (JPMJPR18UE), "정보와 미래의 미래"(연구원 : Suzuki Yuta) "

<종이 정보>
제목 : 블랙 박스 최적화를 기반으로 자동 로투스 바카라 구조 분석
저자 : Yoshihiko Ozaki*1, Yuta Suzuki*2, Takafumi Hawai*3, Kotaro Saito*3, Masaki Onishi*1 및 Kanta Ono*3
*1 : 바카라 커뮤니티, *2 : 고급 연구 대학원, *3 : National Institute of High Energy Accelerators
잡지 이름 :NPJ 컴퓨터 재료
https : //doiorg/101038/s41524-020-0330-9

물리적 모델을 사용한 시뮬레이션 및 측정 데이터 비교는 Rietbert Refinement 방법뿐만 아니라 다양한 측정 데이터 분석에서도 기본 개념이며, 여기에서 필요한 시뮬레이션 매개 변수를 수동으로 조정하는 비용은 재료 연구에서 일반적인 문제입니다 이 시뮬레이션 설정 검색을 블랙 박스 최적화 문제로 해결하기위한 아이디어를 제시하는 것은 다양한 측정 데이터에 대한보다 효율적인 분석으로 이어질 획기적인 것으로 예상됩니다 또한 분석의 효율성을 향상시킬 수있을뿐만 아니라 숙련 된 개인의 전략과 함께 이전에는 불가능했던 후보 솔루션을 찾을 수 있었으며 인간 간섭을 줄임으로써 분석가와 가정으로 인해 간과 된 발견으로 이어질 것으로 예상됩니다

이 연구 결과를 활용함으로써 로투스 바카라 구조 분석뿐만 아니라 전자 현미경, X- 선 현미경 및 X- 선 흡수 미세 구조 (XAF)와 같은 다양한 측정 기기에서도 데이터 분석을 자동화 할 수 있으며 측정 및 분석을 통합하는 측정기구의 개발에 사용될 것으로 생각됩니다 이는 재료 및 재료 연구 현장에서 어려움을 겪고 세계에서 가장 진보 된 연구 및 개발 플랫폼을 만들 수있는 고 처리량, 매우 정확한 재료 데이터를 획득하는 문제를 해결할 것으로 예상됩니다

*1 블랙 박스 최적화

객관적인 기능 또는 제약 조건을 분석적으로 제공하지 않는 수학적 최적화 문제를 블랙 박스 최적화 문제라고합니다 블랙 박스 최적화에는 기계 학습 모델에서의 초 파라미터 최적화와 같은 복잡한 프로그램 및 시스템을 대상으로하는 실제 문제에 대한 입증 된 실적이 있습니다 블랙 박스 최적화 문제를 해결하기위한 알고리즘을 블랙 박스 최적화 방법이라고하며 일반적인 예에는 베이지안 최적화가 포함됩니다[참조로 돌아 가기]

*2 분말 X- 선 회절 (PXRD)

재료가 X- 선으로 조사 될 때, X- 선은 재료를 구성하는 원자 주위의 전자에 의해 산란된다 원자와 분자가 정기적으로 배열되는 물질 (로투스 바카라)의 경우, 산란 된 X- 선은 원자 및 분자의 배열 (로투스 바카라 구조)에 따라 회절 패턴이라는 독특한 강도 분포를 나타낸다 이 현상은 로투스 바카라 구조를 조사하는 데 사용될 수 있습니다 X- 선 회절 (XRD)은 하나의 로투스 바카라 (단로투스 바카라)이 표적화되고 로투스 바카라된 로투스 바카라을 가진 분말 샘플이 표적화되는 경우로 광범위하게 나눌 수 있습니다 후자는 분말 X- 선 회절 (PXRD)이라고하며, 샘플을 준비하고 측정하기 쉽기 때문에 재료 및 재료 연구에 널리 사용되는 일반적인 측정 방법입니다[참조로 돌아 가기]

*3 Rietbert Refining Method

다로투스 바카라 구조를 가정하면 회절 패턴을 계산할 수 있습니다 PXRD 패턴은 예상 로투스 바카라 구조 및 측정 장치의 특성을 포함하는 물리적 모델로부터 계산 된 다음, 모델 파라미터는 측정에서 얻은 패턴 간의 차이를 줄이기 위해 반복적으로 업데이트되어 PXRD 패턴으로부터 정확한 로투스 바카라 구조 정보를 얻을 수있게한다 이 방법을 Rietbert Refinement라고하며 PXRD 패턴 분석의 주류입니다[참조로 돌아 가기]

*4 초 파라미터 최적화

기계 학습 모델에는 일반적으로 사용자가 설정 해야하는 여러 매개 변수가 있습니다 이러한 매개 변수를 하이퍼 파라미터라고하며 기계 학습 모델의 성능에 영향을 미칩니다 이러한 과다 투파 미터를 수동으로 설정하려면 합리적인 지식과 경험이 필요합니다 하이퍼 파라미터 최적화는 블랙 박스 최적화 문제로서 최적의 하이퍼 파라미터 설정을 검색하고 블랙 박스 최적화 기술을 사용하여 해결하여 자동화하는 방법입니다 하이퍼 파라미터 최적화는 최근 몇 년 동안 근로자의 노동 노력 감소, 전문가의 성과를 능가하는 설정을 찾는 등 높은 결과를 얻었습니다[참조로 돌아 가기]