ブラックボックス化学プロセスの最適化

ブラックボックス化学プロセスの効率的な最適化方法' (Efficient Optimization Method for Black Box Chemical Processes)

スマート化学システム

次に行う実験を決定支援に依存する

はじめに

化学プロセスの設計と最適化はプロセスエンジニアリングの主要な課題の一つです。化学システム（例えば、ユニット操作）を設定する際には、多数の設計パラメータが存在するため、最適な設計を迅速に実現する方法について考える必要があります。もしシステムのモデルがあれば、指定されたメトリック（収率、材料特性、コストなど）に対して最適化することで問題を数値的に解決することができます。しかし、関係性（運動学、物理現象など）が完全に理解されていないか、もしくはまったく知られていない場合にはこれが不可能となることがしばしばあります。したがって、方程式を立てることができません。

そうした場合、唯一残される選択肢は、実験から得られたデータを用いて経験的なモデルで最適な設計を見つけることです。従来、たとえば応答曲面や中心合成設計などを用いて、最適な運転条件を特定することができました。これらは局所的な二次の近似と勾配降下/上昇を使用して最適な設定を特定します。

しかしながら、この記事は別の戦略であるベイズ最適化に注目し、それは強化学習と関連しており、材料、化学反応、および薬品の設計に成功裏に応用されてきました。この手法は、モデルの柔軟性や多重性のある情報の処理といった利点を提供します。後者は、異なるソースからの異なる品質のデータを最適化に使用することができるということを指します。たとえば物理モデルが少なくとも基本的な形で入手可能な場合などです。

問題定義

多腕バンディット

もしかすると、なぜ別の最適化手法が必要なのか疑問に思うかもしれません。私は次のシナリオを設定することでこの質問に答えましょう。あなたは k 本のアームを持つスロットマシンの前にいます。各アーム i は報酬 rᵢ を与える確率 pᵢ を持っています。明らかに、あなたの目標は合計報酬 R を最大化することですが、あなたには試行回数（予算）Tしかありません。これがいわゆる…

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