「MIくん」について

 「MIくん」は、ちょー簡単、便利な無料のマテリアルインフォマテックス(以下MIと略します)ツールです。MIの知識が全くなくても取り扱うことができます。出力結果については、現場の材料技術者が最も知りたい、次の実験候補サンプルの情報を一枚の表にわかりやすくまとめてあります。
 昨今、巷で流行のMIですが、一般の材料技術者にはかなり敷居が高いです。なぜなら、これまでは、MIを使いこなすには、Pythonプログラムの知識、統計学の知識、数学の知識が必須だったからです。日々の実験に追われる材料技術者にとって、これらを改めて勉強するのはかなりしんどいことでしょう。もとから、材料技術者は、これらの分野があまり得意でない人が多いですしね。
 しかし、時代の最先端にあるMIを使ってみたい材料技術者は多いのではないかと思います。MIは、新しい技術ですが、かなりのポテンシャルを持っているのではないかと考えている材料技術者も多いことでしょう。
 「MIくん」は、そんな現場の材料技術者がMIを手軽に活用するために開発されたツールです。設定やチューニングを極力自動化し、解析結果もシンプルな形で出力できるようにしました。そのため、データセットによっては解析不能であったり、不十分な結果のこともあるかもしれません。
 しかし、まずは、MIへのとっかかりとしてお試しいただければと考えています。細かい設定やチューニングに関心がある方は「お問い合わせ」フォームでお問い合わせください。

 「MIくん」は、Streamlit Sharingサービスのサーバー上で稼働しています。Streamlitのホームページ画面を上図に示します。

Streamlitホームページ:https://streamlit.io

 プログラム言語はPythonです。Streamlit Sharingサービスの設定をパブリックにしてありますので、インターネットに接続しているPCさえあれば、だれでも、いつでもログインや認証なしでアクセスできます。アクセスは「MIくんを使う」ボタンを押すだけです。「MIくん」の使用方法と使用上の注意は「MIくんの使用方法」のページに詳細を記載してあります。「MIくん」の出力結果については「MIくんの出力結果」のページに詳細を記載してあります。それぞれ下のボタンからご利用ください。

 「MIくん」が自動化でおこなっている処理を以下に記載します。処理は記載の通りの順番でおこなわれます。特に以下を知らなくても「MIくん」は使用できますが、興味のある方は参考にして下さい。

1) csvデータファイル読込み(Shift JIS)

2) 仮想サンプル作成(実データの範囲内、10,000サンプル)

3) PLS(部分最小二乗法回帰)線形 ダブルクロスバリデーション

4) SVR(サポートベクター回帰)線形 ダブルクロスバリデーション

5) PLS(部分最小二乗法回帰)非線形 ダブルクロスバリデーション

6) SVR(サポートベクター回帰)線形 ダブルクロスバリデーション

7) GPR(ガウス過程回帰) ダブルクロスバリデーション

8) 上記3)から7)の中でもっともスコアの高い回帰方法でモデルを構築。

9) 8)のモデルを使って2)で作成した仮想サンプルの目的変数を求める。

10) k近傍法(k=5, α=0.7)でデータサンプルと仮想サンプルの適用範囲内サンプルを求める。

11) 仮想サンプルの適用範囲内サンプルで、パレート最適なサンプルを求める。

12) 上記9)、10)、11)の結果をまとめて表にして出力する。

 上記の処理内容とプログラムコードは、明治大学 応用化学科 データ化学工学研究室 金子弘昌 准教授の著書と公開プログラムを参考にさせて頂きました。以下に表紙の写真を掲載します。Amazonへのリンクが張ってあります。

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