PHYSBO (optimization tools for PHYsics based on Bayesian Optimization ) – 高速でスケーラブルなベイズ最適化 (Bayesian optimization) のためのPythonライブラリ | MateriApps(マテリアップス) 計算物質科学の研究者、理論家、実験家・企業研究者、計算機科学者のための物質科学シミュレーションのポータルサイト

PHYSBO (optimization tools for PHYsics based on Bayesian Optimization )

公開度：3 ★★★
ドキュメント充実度：2 ★★☆

COMBO(COMmon Baysian Optimization)をもとに、主に物性分野の研究者をターゲットに開発された、高速でスケーラブルなベイズ最適化のためのPythonライブラリ。あらかじめリストアップした候補パラメータから目的関数値が最大と考えられる候補を機械学習による予測をうまく利用することで選定できる。scikit-learn 等のスタンダードなベイズ最適化の実装よりも、多くのデータを扱うことができる。

基本情報
Last Update:2024/06/14

公式サイト

https://www.pasums.issp.u-tokyo.ac.jp/physbo/

ライセンス

Mozilla Public License v. 2.0

利用環境	Python >= 3.6 numpy scipy
開発者	田村亮 (物質・材料研究機構国際ナノアーキテクトニクス研究拠点) 寺山慧 (横浜市立大学大学院生命医科学研究科) 植野剛 (株式会社 Magne-Max Capital Management) 津田宏治 (東京大学大学院新領域創成科学研究科) 本山裕一 (東京大学物性研究所) 吉見一慶 (東京大学物性研究所) 川島直輝 (東京大学物性研究所)
手法	ベイズ最適化
関連アプリ	COMmon Bayesian Optimization Library (COMBO)
関連キーワード	ベイズ最適化
文献	Tsuyoshi Ueno, Trevor David Rhone, Zhufeng Hou, Teruyasu Mizoguchi and Koji Tsuda, COMBO: An Efficient Bayesian Optimization Library for Materials Science, Materials Discovery 4, 18-21 (2016). Yuichi Motoyama, Ryo Tamura, Kazuyoshi Yoshimi, Kei Terayama, Tsuyoshi Ueno, Koji Tsuda, Bayesian optimization package: PHYSBO Comput. Phys. Commun. 278, 108405 (2022).
その他	関連サイト MatDaCs: https://mat-dacs.dxmt.mext.go.jp/list/133