研究の過程で、設定を細かく変更しながら、
その変化を計測していくという行為は、
細かい変化を観察するためによく行われることです。
しかし、変化を細かく観測するためには、
条件を細かく変更しながら何度も繰り返す必要があります。
その試行回数は数回というものではなく、
何百、何千という回数となることは
まれなことではありません。
今回ご紹介する研究は、機械学習を利用して、
こうした実験の効率化を図ろうとするもの。
実験の内容は、電子の振る舞い(電子状態)を調べるための
実験手法のひとつであるX線スペクトル測定。
この測定は、物質にX線を照射し、
X線のエネルギーを連続的に細かく変えて
測定する必要がありました。
この測定に機械学習を取り入れて、
実験計画の自動決定を行おうというもの。
試行の動作ではなく、実験計画そのものを
試験を行いながら自動決定して効率化とは驚きです。
詳しくはリンク記事でご確認ください。
情報源: 【プレスリリース】機械学習により実験計画の自動決定が可能に 〜「学習」と「予測」でX線スペクトル測定の高効率化に成功〜 | 日本の研究.com
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