要旨: 慣性閉じ込め核融合（ICF）は、持続可能でほぼ無限に近いクリーンエネルギーに向けた変革的な可能性を秘めていますが、法外に高いコストと限られた実験機会によって依然として制約されています。本論文では、少数ショットで不確実性を意識した機械学習に専門家の知見を統合する、Human-in-the-Loop Meta Bayesian Optimization（HL-MBO）という枠組みを提示します。HL-MBOは、データが乏しく高いリスクを伴う科学分野における発見を加速することを目的としています。HL-MBOは、専門家に基づく獲得関数を備えたメタ学習済みサロゲートモデルを導入し、候補となる実験を提案します。信頼を育み、十分に情報に基づいた意思決定を可能にするために、HL-MBOは提案内容について解釈可能な説明も併せて提供します。ICFのエネルギー収量最適化において、HL-MBOが現在のBO手法よりも優れていることに加え、分子最適化および超伝導材料の臨界温度最大化に関するベンチマークでも有効性を示します。
融合エネルギーと科学応用のためのヒューマン・イン・ザ・ループ・メタベイズ最適化
arXiv cs.AI / 2026/5/4
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要点
- 本論文は、希少なデータ条件でかつ高リスクな科学領域（慣性閉じ込め核融合など）で研究を加速するためのヒューマン・イン・ザ・ループ・メタベイズ最適化（HL-MBO）フレームワークを提案する。
- HL-MBOは、専門家の知見と、少数ショットかつ不確実性を考慮した機械学習を統合し、メタ学習された代理モデルと専門家に基づく獲得関数によって次に実施すべき実験候補を推薦する。
- ユーザーが提案を信頼し、判断に活用できるように、HL-MBOは候補提案の理由を説明可能な形で提示する。
- 結果として、HL-MBOは慣性閉じ込め核融合のエネルギー収量最適化に加え、分子最適化や超伝導材料の臨界温度最大化といったベンチマークで既存のベイズ最適化手法を上回ることが示される。
