プロトコルのAIによるエラー処理
プロトコル生成では、AIを用いてエラーを解釈・表示できるようになり、生ログを掘り下げることなく問題の診断と修正が容易になった。プロトコル作成全体のUXも合理化された。設計パラメータDOEのリファクタ
設計パラメータ画面を刷新し、より古典的な実験計画法（DOE）の操作感を実現した。これによりパラメータスイープの設定と管理が容易になった。詳細はこちら →設計最適化フレームワーク
Pipelineに、検証・エラー処理・ペナルティ機構を備えた完全な設計最適化フレームワークを追加した。急速充電、厚さ制約付き容量、放電容量という3つのサンプルノートブックを用意しており、すぐに使い始められる。詳細はこちら →Studio
Studio
改善
- SQL実験テンプレートを更新し、エラー処理を改善した。
- パラメータ化のルーティングをv1からv2に切り替えた。
- ローカルデータベースのリセットを修正し、欠落していた権限・ロール・テンプレートのデータを復元した。
Pipeline
Pipeline
改善
- Pipeline構成向けに設計最適化パーサーを追加した。
- 交差検証付き回帰手法を追加した。
- 実験構成をパラメータkwargs付きのPyBaMM Experimentオブジェクトに変換する
parse_experiment()を追加した。 - Interactiveオプティマイザに
scalar_outputおよびarray_outputプロパティを追加した。 InitialSOCHalfCellにphaseオプションを追加した。- 補間計算で「lumped」電極タイプをサポートした。
- 初期化学量論計算を改善し、
T_initを使用するようにした。 - コスト追跡を見やすくするため、CostLoggerからパラメータスケーリングを削除した。
- 正規化パラメータを削除し、パラメータ正規化を簡素化した。
- OCP補間器におけるエントロピー変化のエクスポートのバグを修正した。