PHYSBO

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。できるだけ少ない実験・シミュレーション回数で、目的関数値(材料特性など)が良くなるパラメータ(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)の組み合わせを探し出したい場合に有効である。パラメータおよび目的関数をユーザが設定することで、さまざまな分野の問題に適用することができる。大量の学習データを適用できるようにトンプソンサンプリング、ランダムな特徴マップ、1ランクコレスキー更新、ハイパーパラメータの自動チューニングを採用し、高いスケーラビリティを持つよう設計されている。