COMBO（COMmon Bayesian Optimization）
・システム構築、組合せ最適化アルゴリズム開発責任者
津田 宏治（東京大学大学院 新領域創成科学研究科 教授）主な開発者
植野 剛 （東京大学大学院 新領域創成科学研究科）内容
ベイズ最適化を用いた実験計画どんなことができるか
シミューレーション、実験において、複数の対象候補がある際に、機械学習を用いて、最適なものを選ぶことができる。関係論文
【参考文献】[1] T. Ueno, T.D. Rhone, Z. Hou, T. Mizoguchi and K. Tsuda, COMBO: An Efficient Bayesian Optimization Library for Materials Science, Materials Discovery, 4, 18-21, 2016.
使用例
熱電材料における原子の混合割合の自動調整 (Hou et al., ACS Appl Mater Interface, 2019)、Si-Ge配置の最適化 (Ju et al., Phys Rev X, 2017)マニュアル・チュートリアル資料
―関連する教科書
―ソフトウェアのホームページ・入手方法
（入手先） https://github.com/tsudalab/combo（ライセンス）MIT License
