講演情報
[4M1-GS-2a-05]工作機械のパラメータ調整を対象とした観測ノイズ量に基づくレベルセット推定
〇長澤 廉師1、増井 秀之1、中根 滉稀1、稲津 佑2、烏山 昌幸2 (1. 三菱電機株式会社、2. 名古屋工業大学)
キーワード：
レベルセット推定、能動学習、ガウス過程回帰、ベイズ最適化
工作機械のパラメータ設定において、環境変動に対するロバスト性を確保するためには、局所的な最適点の探索ではなく、変動に対して十分な安全マージンを持つ良加工領域、すなわち品質評価値がしきい値を超えるパラメータ集合（レベルセット）全体の同定が不可欠である。しかし、パラメータと品質の関係はブラックボックスであり、実機試行には多大なコストを要するため、最小限の試行回数で正確な推定を行う能動学習の手法が求められる。筆者らは先行研究において、ガウス過程回帰を用いたレベルセット推定法を適用し、予測不確実性に基づく誤分類リスクを評価する終了基準と、それを早期に満たすための獲得関数を提案した。ベンチマーク関数に対する実験ではその有効性が示されたものの、観測ノイズを含む実データに対しては基準が過度に保守的となり、現実的な試行回数での達成が困難であることが確認された。そこで本研究では、現場の実用的な要求に即し、観測ノイズ量に応じて不確実性評価を適切に緩和した新たな終了基準を提案する。実加工データを用いた実験により、提案手法が現実的な探索回数で終了基準を満たし、かつ十分な推定精度を達成できることを示す。