本記事では、機械学習サロゲートモデル、多目的遺伝的アルゴリズム（NSGA-II）、SHAP説明可能性を組み合わせたリチウム電池製造パラメータ最適化の包括的なPythonフレームワークを紹介します。11種類のMLモデルを訓練して電池性能を予測し、NSGA-IIで複数の目的をバランスする最適プロセスパラメータを見つけます。SHAP分析により、どのパラメータが結果に最も影響するかを解釈可能にします。このパイプラインは、予測モデリング、最適化、説明可能性が連携する産業AIアプリケーションに非常に適しています。
11のMLサロゲートモデル、NSGA-II、SHAPを組み合わせたリチウム電池パラメータ最適化のPythonフレームワーク。