ブラックボックス最適化 Fixstars Amplify

少ない実験回数で良い特性値を示す入力を発見！コストの高い実験の計画などに好適

当社では、量子・最適化技術と機械学習の融合「ブラックボックス最適化」
を行っております。

少ない実験回数で良い特性値を示す入力を発見できる「FMQA」手法。
特定の入力で実験or計算し出力を得て、機械学習で入出力の特長を抽出。
イジングマシンで一番予測特性の良い入力候補を選びます。

コストの高い実験の計画や逆問題への適用などに適しています。
ご要望の際はお気軽にお問い合わせください。

【こんなお悩みに】
■直接のモデル化が難しい
■入力に対する出力は実験で分かる
■実験やシミュレーションにコストがかかる

※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

関連リンク - https://amplify.fixstars.com/ja/

基本情報ブラックボックス最適化

【利用用途】
■コストの高い実験を計画する
■逆問題への適用

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用途／実績例	【実務的用例】 ■各種要件(コスト、規制対応)を同時に満たす自動車の設計パラメータの探索 ■複数の特性値を目標とする、産業用素材製造のための原料・製造条件の探索 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。