5/29 連続生産のフロー合成における 実験計画法DoE・機械学習での最適化手法

静岡大学 工学部 化学バイオ工学科 准教授　博士（工学）　武田 和宏 氏　≫【講師紹介】

　マイクロ波加熱フロー合成を題材のひとつとして、実験計画法（DoE: Design of Experiments）と最適化手法について基礎から最新手法まで紹介します。マイクロ波加熱は省エネぎー効果が期待でき、フロー合成装置はGMP（Good Manufacturing Practices）やQbD（Quality by Design）への寄与が期待されています。さらに理解を深めるため、ブラウザ上で一部を演習する予定です。

１．マイクロ波加熱フロー合成
　1.1. マイクロ波加熱 
　1.2. フロー合成とバッチ合成との比較 
　1.3. 反応条件最適化 

２．実験計画法（DoE）
　2.1. 全数
　2.2. 分割統治
　2.3. 分枝限定 
　2.4. 実験計画法（ランダム）
　2.5. 実験計画法（ラテン配置）
　2.6. 実験計画法（DSD）

３．最適化
　3.1. 回帰関数
　3.2. ベイズ最適化 
　3.3. 最適化手法の分類 

□質疑応答□

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