2022/06/17/ 講習会

【2022/6/20開催】 CCMS-Webハンズオン講習会：PHYSBO 開催のお知らせ

開催趣旨
PHYSBO(optimization tool for PHYSics based on Bayesian Optimization)は、高速でスケーラブルなベイズ最適化 (Bayesian optimization) のためのPythonライブラリです。 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ました。物理、化学、材料分野において、データ駆動的な実験計画アルゴリズムによって科学的発見を加速する、という試みが多く行われています。ベイズ最適化は、このような科学的発見を加速するために有効なツールです。ベイズ最適化は、複雑なシミュレーションや、実世界における実験タスクなど、目的関数値（特性値など）の評価に大きなコストがかかるような場合に利用できる手法です。つまり、「できるだけ少ない実験・シミュレーション回数でより良い目的関数値（材料特性など）を持つパラメータ（材料の組成、構造、プロセスやシミュレーションパラメータなど）を見つけ出す」ことが、ベイズ最適化によって解かれる問題です。ベイズ最適化では、探索するパラメータの候補をあらかじめリストアップし、候補の中から目的関数値が最大と考えられる候補を機械学習（ガウス過程回帰を利用）による予測をうまく利用することで選定します。その候補に対して実験・シミュレーションを行い目的関数値を評価します。機械学習による選定・実験シミュレーションによる評価を繰り返すことにより、少ない回数での最適化が可能となります。一方で、一般的にベイズ最適化は計算コストが高く、scikit-learn 等のスタンダードな実装では、多くのデータを扱うことが困難です。 PHYSBOではThompson Sampling, random feature map, one-rank Cholesky update, automatic hyperparameter tuningなどを使用することで、高いスケーラビリティを実現しています。

この講習会では、ベイズ最適化の簡単な紹介とPHYSBOの基本的な使用方法について講義します。また、シミュレーションプログラムの多くが動作環境としているUNIXの基礎的な使い方ができる方を対象としています。

[講師・TA]
津田宏治 (東京大学大学院新領域創成科学研究科)
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)
吉見一慶 (東京大学物性研究所)
本山裕一 (東京大学物性研究所)
井戸康太 (東京大学物性研究所)

・要事前登録 (定員に達し次第参加受付を締め切らせていただきます)
・募集期限：2022/6/13(月)
申し込みはこちらから。

開催要項
会場:ハイブリッド開催(現地、オンライン参加可能)
住所:現地会場/東京大学物性研究所 6階大講義室, オンライン会場/Web会議システム Webex
日時: 2022年6月20日 (月) 13:30 ～ 17:30
募集人数:45名程度(現地参加は15名まで)。
スパコンをご利用できる方は、申し込み順・参加方式を考慮して、30名程度に限定させていただきます。
参加費用:無料

対象者
・UNIXでのファイル操作、編集、コマンドの実行などのUNIXの基礎的な操作が行える方
・並列計算、プログラミングの経験は問いません
・MateriApps LIVE!をインストールするPCを用意できる方
・Web会議システム Webexやチャットツール Slackにアクセスできる環境の方
※WebexやSlackの詳細については以下のページをご覧ください。
Webex公式ページ: https://www.webex.com/ja/index.html
Slack公式ページ: https://slack.com/intl/ja-jp/team-chat

プログラム案
13:30 – 14:10 : はじめに~ ベイズ最適化の紹介 (津田宏治)
14:10 – 14:40 : PHYSBOの概要 (田村亮)
14:40 – 14:50 : 休憩
14:50 – 15:20 : MateriApps LIVE!を用いた使用方法の説明 (本山裕一)
15:20 – 15:50 : 物性研スパコンを用いた使用方法の説明 (吉見一慶)
15:50 – 16:00 : 休憩
16:00 – 17:20 : 演習
17:20 – 17:30 : Closing~今後の展望など (田村亮)