能動学習によるスペクトル測定の自動停止

抄録

近年のマテリアルズ・インフォマティクスの興隆にともなって、物質科学における様々な実験の効率化、自動化・自律化が望まれている。我々は物質科学の主要な実験手法のひとつであるスペクトル測定を、能動学習を用いて効率化する手法を開発した。獲得関数が最大となるエネルギー点を順次計測していく能動学習によって、実験者が介在することなく自動かつ最適な条件でのスペクトル測定を実現した。ガウス過程回帰の期待汎化誤差の上界に基づく停止基準を用いることで、スペクトルの種類に依らず測定の自動停止が可能になった。これによって従来のスペクトル計測に対して少数の計測点で同等の物質情報を得ることができる。