Wasserstein-Barycenter von Gaußschen Prozessen vereint exotische BO-Methoden

Ein brandneues arXiv‑Veröffentlichung (2602.09181v1) präsentiert einen einheitlichen Ansatz für bislang getrennte Varianten der Bayesian‑Optimierung. Durch die Nutzung des gewichteten Wasserstein‑Barycenters von Gaußschen Prozessen (W2BGP) lassen sich kollaborative bzw. federated BO, synchronisierte Batch‑BO und Multi‑Fidelity‑BO unter einem gemeinsamen Rahmen zusammenführen.

Der Schlüssel liegt in der Gewichtung: Für jede dieser Aufgaben wird lediglich ein passendes Gewichtsschema für den W2BGP gewählt, während die zugrunde liegende Struktur unverändert bleibt. Dadurch wird die Komplexität reduziert und die Implementierung vereinfacht, ohne dass die Leistungsfähigkeit der einzelnen Methoden leidet.

Die experimentellen Ergebnisse zeigen, dass bekannte BO‑Acquisition‑Funktionen leicht in das neue Modell integriert werden können. Gleichzeitig ermöglicht die Methode eine deutlich effizientere Berechnung des Wasserstein‑Barycenters als aktuelle ML‑Ansätze, was sowohl Rechenzeit als auch Speicherbedarf senkt.

Abschließend skizziert die Arbeit spannende Forschungsrichtungen, die von der Erweiterung auf weitere Optimierungsaufgaben bis hin zur Integration in bestehende ML‑Frameworks reichen. Die vorgestellte Theorie eröffnet damit neue Möglichkeiten für die Praxis der Bayesian‑Optimierung.