シリーズ概要
このシリーズは、ベイズ最適化とアクティブラーニングを初めて学ぶ方から、実践的な材料探索スキルを身につけたい方まで、段階的に学べる全4章構成の教育コンテンツです。
ベイズ最適化は、限られた実験回数で最適な材料やプロセス条件を発見するための最も効率的な探索手法です。従来のランダム探索や網羅的探索では数千回の実験が必要だった材料開発を、わずか数十回の実験で達成できる革新的技術として、近年、Li-ion電池、触媒、合金、有機半導体など、あらゆる材料分野で急速に普及しています。
なぜこのシリーズが必要か
背景と課題: 材料開発における最大の課題は、探索空間の広大さです。例えば、5元素系合金の組成最適化では1010通り以上の候補があり、すべてを試すことは物理的に不可能です。従来のランダム探索や経験則に頼った手法では、開発期間が数年から十年に及び、コストも膨大になります。
このシリーズで学べること: 本シリーズでは、ベイズ最適化とアクティブラーニングの理論から実践まで、実行可能なコード例と材料科学のケーススタディを通じて体系的に学習します。探索空間の効率的な探索方法、不確実性を活用した次実験の提案、制約条件や多目的最適化への対応、実験装置との自動連携まで、実務で即戦力となるスキルを習得できます。
全4章の内容
対象者
- 材料科学の学部生・大学院生（効率的な実験計画を学びたい方）
- 企業のR&Dエンジニア（開発期間とコストを削減したい方）
- データサイエンティスト（材料科学への応用を目指す方）
- 計算化学者（実験とシミュレーションの融合に興味がある方）
前提知識
必須:
- Python基礎（変数、関数、リスト、辞書、NumPy配列）
- 基本的な統計学（正規分布、平均、分散、標準偏差）
推奨:
- 機械学習基礎（過学習、汎化性能、交差検証）
- 最適化理論（勾配降下法、局所最適解の概念）
主要ツール
- scikit-optimize: 基本的なベイズ最適化
- BoTorch: PyTorchベースの高度な最適化
- Ax: Meta開発のA/Bテスト対応最適化
- GPyOpt: 学術研究向けベイズ最適化
学習パス
初学者の方（ベイズ最適化をまったく知らない）:
第1章 → 第2章 → 第3章 → 第4章（全章推奨）
所要時間: 100-120分
中級者の方（最適化理論の経験あり）:
第2章 → 第3章 → 第4章
所要時間: 70-90分
実践的スキル強化（理論より実装重視）:
第3章（集中学習） → 第4章
所要時間: 50-70分
次のステップ
シリーズ完了後の推奨学習:
- ロボティクス実験自動化入門: クローズドループ最適化の実装
- 強化学習入門: マルチステップ最適化
- GNN入門: 分子・材料のグラフ表現
さあ、始めましょう！
準備はできましたか？ 第1章から始めて、ベイズ最適化で材料探索を革新する旅を始めましょう！