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ブラックボックス最適化は，関数の具体的な形が不明な中で最良の入力を探索する手法である．機械学習で代理モデルを構築し，予測と評価を繰り返して学習データを増やしながら，最適な入力を導く手法である．離散的な変数を持つブラックボックス最適化問題に対して，イジングマシンを利用することで高速に最適化を実施する手法が開発されている．この手法の概要および，材料研究への応用例について解説する．

Rights:

• In Copyright
  

Keyword: イジングマシン, ブラックボックス最適化

Date published: 2025-08-15

Publisher: 一般社団法人　情報処理学会

Journal:

• 情報処理 (ISSN: 04478053) vol. 66 issue. 9

Funding:

Manuscript type: Author's version (Submitted manuscript)

MDR DOI: https://doi.org/10.48505/nims.5792

First published URL: https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2003536

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Updated at: 2025-10-03 16:30:24 +0900

Published on MDR: 2025-10-03 16:17:08 +0900