3/13 実験計画法のためのデータ解析・ベイズ最適化の基礎と 材料・プロセス・装置設計への適用・最新事例
| イベント名 | 実験計画法のためのデータ解析・ベイズ最適化の基礎と 材料・プロセス・装置設計への適用・最新事例 |
|---|---|
| 開催期間 |
2024年03月13日（水）
10:30～16:30 【アーカイブの視聴期間】 視聴期間：終了翌営業日から7日間［3/14～3/20中］を予定 ※動画は未編集のものになります。 ※視聴ページは、マイページにリンクを設定します。 ※会社・自宅にいながら受講可能です※ |
| 会場名 | 【ZoomによるLive配信セミナー】アーカイブ(見逃し)配信付き |
| 会場の住所 | オンライン |
| お申し込み期限日 | 2024年03月13日（水）10時 |
| お申し込み受付人数 | 30 名様 |
| お申し込み |
|
実験計画法のためのデータ解析・ベイズ最適化の基礎と
材料・プロセス・装置設計への適用・最新事例
実験計画法・適応的実験計画法を実践するために必要なデータ解析・ベイズ最適化の基礎、実験パラメータ候補の選択・基本的なデータの前処理・モデルの構築と予測といった具体的な方法、分子設計・材料設計・プロセス管理・プロセス設計への応用、直接的逆解析法など、最新の研究事例を含めて詳しく解説します。アーカイブ配信付きなので、後日復習も可能です。
・実験計画法および適応的実験計画法を習得できる。
・実験計画法を実現するためのデータ解析の理論を理解できる。
・低予算で効率的な実験計画を立てられる。
・実験計画法や適応的実験計画法について、統計の基礎から学びたい方
・効率的な実験を計画することで、目標を達成するまでの実験にかかる費用やコストを削減したい方
・実験データを用いた解析について知りたい方
| 【Live配信受講者 限定特典のご案内】
当日ご参加いただいたLive(Zoom)配信受講者限定で、特典(無料)として
「アーカイブ配信」の閲覧権が付与されます。
オンライン講習特有の回線トラブルや聞き逃し、振り返り学習にぜひ活用ください。 |
| 講師 |
明治大学 理工学部 准教授 博士(工学) 金子 弘昌 氏 【ホームページ】
兼任 広島大学 大学院先進理工系科学研究科 客員准教授
兼任 大阪大学 大学院基礎工学研究科 招聘准教授
兼任 理化学研究所 客員主幹研究員
兼任 データケミカル株式会社 最高技術責任者/CTO
兼任 合同会社ミライカガク総研 社長
【専門】
ケモインフォマティクス,マテリアルズインフォマティクス,プロセスインフォマティクス,データサイエンス,化学工学,分子設計,材料設計,プロセス制御,プロセス設計,スペクトル解析,ソフトセンサー
| セミナー趣旨 |
高機能性材料の開発やコンピュータシミュレーションによる設計などの研究・開発の現場において、効率的にシミュレーション・実験・製造を実施するために実験計画法が活用される。例えば5つの実験パラメータもしくはシミュレーション条件（反応器体積・反応温度・反応時間など）があり、それぞれ 10 の候補の値がある場合、すべての組み合わせは10万通りになってしまう。しかし実験計画法を用いれば、その中の数回のシミュレーション候補・実験候補から実験パラメータと装置の性能・材料の物性・活性との間の関係性を統計的手法によりモデル化することで、所望の装置性能・物性・活性を実現するための候補を効率的に探索できる。このようにシミュレーションデータや実験データを活用することで、効率的な材料設計およびプロセス・装置設計を達成できる。
本講演では、そのような（適応的）実験計画法や、実験計画法を実現するためのデータ解析理論およびベイズ最適化の基礎を解説する。さらに具体的な材料設計およびプロセス・装置設計の例や最新の研究事例を紹介する。
| セミナー講演内容 |
１．ケモインフォマティクス・マテリアルズインフォマティクス・プロセスインフォマティクス
1.1 分子設計とは
1.2 材料設計とは
1.3 プロセス設計・装置設計とは
1.4 モデリング
1.5 モデルの活用した材料設計・プロセス設計・装置設計
２．データ解析・実験計画法・ベイズ最適化
2.1 線形回帰分析
2.2 非線形回帰分析
2.3 線形クラス分類
2.4 非線形クラス分類
2.5 実験計画法
2.6 適応的実験計画法
2.7 ガウス過程による回帰
2.8 ベイズ最適化
３．研究事例・応用事例
3.1 ベイズ最適化による材料設計・プロセス設計・装置設計
3.2 材料設計の実例
3.3 プロセス設計・装置設計の実例
3.4 Datachemical LAB
□ 質疑応答□
※詳細・お申込みは上記
「お申し込みはこちらから」（遷移先WEBサイト）よりご確認ください。
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