情報科学を活用したDBTLサイクルの高速化

はじめに

DBTLサイクルとは，Design（設計），Build（構築），Test（評価），Learn（学習）を繰り返して実験を最適化する枠組みである．DBTLサイクルにおいて情報科学（info側）の役割とは，主にDesignとLearnからなる．BuildとTestが実験・ロボット・計測系の現場だとすれば，info側は「次に何をつくり，何を測るべきか」を決めるための意思決定システムである（図1）1）．ここで重要なのは，探索空間・評価系・制約を仕様としてあらかじめ明文化しておくことである．仕様が曖昧なままデータを集めても，Learnは適切に機能せず，Designは迷走することになる．本稿では，DBTLサイクルを成立させるために必要な仕様をinfo側の観点から論じる．