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1. アルミ押出形材断面設計へのベイズ最適化の適用と有効性 検証
様々な要求や制約を満たしつつ軽量化構造を得ることは アルミ押出形材断面設計へのベイズ最適化の適用と有効性 検証 伊原涼平 * 1 (博士(工学)) ･鎮西将太 * 2 ･山川大貴 * 3
www.kobelco.co.jp/r-d/technology-review/pdf/73_1/063-067.pdf
2. Vol.73, No.1 / Nov. 2024 通巻第250号 | KOBELCO 神戸製鋼
（論文）アルミ押出形材断面設計へのベイズ最適化の適用と有効性検証 16（解説）プロセスシミュレータによる設計および開発プロセス変革への取り組み 17（技術資料）
www.kobelco.co.jp/r-d/technology-review/vol73_1.html
(順問題解析)を線形回帰,ガウス過程回帰,ニューラルネットワークなどの回帰手法によりデータから学習する技術や,所望の材料特性を実現する可能性の高い設計情報をベイズ最適化などの最適化技術で探索
www.kobelco.co.jp/r-d/technology-review/pdf/73_1/057-062.pdf
4. 神 戸 製 鋼 技 報
(論文) アルミ押出形材断面設計へのベイズ最適化の適用と有効性検証 伊原涼平･鎮西将太･山川大貴 68 (解説) プロセスシミュレータによる設計および開発プロセス変革への取り組み
www.kobelco.co.jp/r-d/technology-review/pdf/73_1/whole.pdf
要する。 そこでこの計測時間を短縮化するために,ベイズ最適 化を用いてX線回折計を制御する取り組みを行った。ベ イズ最適化はブラックボックス関数に対する大域的最適
www.kobelco.co.jp/r-d/technology-review/dumm/__icsFiles/afieldfile/2025/03/19/246_037-040.pdf
できる。この特徴は,つぎに述べるベイズ最適化との相 性もよい。非線形モデルには,これ以外にもニューラル ネット,ランダムフォレストなどもあるが,上記の特徴 からガウス過程回帰がよく使われる。
www.kobelco.co.jp/r-d/technology-review/dumm/__icsFiles/afieldfile/2025/03/19/248_091-096.pdf
7. 人工ニューラルネットワークを用いたリチウムイオン電池 電極の最適メソスケール構造探索
最適メソスケール構造 最適化アルゴリズムの一つであるベイズ最適化とANN を組み合わせ,全内部抵抗を最小化する説明変数を探索する。最適化を検証するために,初期条件を変えて 5 回の計算を行った。
www.kobelco.co.jp/r-d/technology-review/dumm/__icsFiles/afieldfile/2025/03/19/246_041-047.pdf
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