技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー
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本セミナーでは、効率的な材料設計やプロセス・装置設計を可能にする実験計画法について取り上げ、必要なデータ解析理論とベイズ最適化の基礎、具体的な応用例や最新の研究事例などを解説いたします。
(2023年3月10日 10:30〜12:00)
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概要を解説する。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。
(2023年3月10日 13:00〜14:30)
製造業でのベイズ最適化の適用における2つの課題と、その課題を解決するベイズ最適化の拡張手法について紹介する。1つ目は試行回数を削減したいという課題であり、低次元化やドメイン知識を用いたベイズ最適化手法を紹介する。特に、ベイズ最適化と低次元化の組合せによるシミュレーションモデルのキャリブレーション効率化の技術紹介を行う。2つ目の課題は適用範囲を拡大したいというもので、ロバスト性や制約に対応するベイズ最適化手法を紹介する。特に、製造時に設計パラメータが変動しても制約を常に満たすロバストなパラメータを求めるロバスト制約付きベイズ最適化の技術紹介を行う。
(2023年3月10日 14:45〜16:15)
産業界における材料設計では、その用途に応じて、複数の目的変数の最適化が要求されることが多い。例えば100°C環境で10年間使用される材料であれば、軽量性や伸縮性等の材料機能に関する目的変数に加えて、100°Cに耐える耐熱性と10年継続利用可能な耐久性が要求される。こうした最適化問題を効率的に解くことが期待される多目的ベイズ最適化であるが、現状はアカデミアを中心に限られた成功例が報告され始めている状態であり、産業界のどんな課題に、どのように使えばいいのか判断することは難しい。
そこで本講座では産業界の立場で多目的ベイズ最適化の研究に従事する講師の視点から、複数の多目的ベイズ最適化手法の簡単な原理とその長所・短所について紹介する。合わせて、単目的ベイズ最適化の延長で簡易的に多目的ベイズ最適化を実現する方法や、講師の所属するレゾナックにおける最新の技術開発、活用事例についても紹介する。
日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。
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| 発行年月 | |
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