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データ解析・実験計画法・ベイズ最適化の基礎と応用

データ解析・実験計画法・ベイズ最適化の基礎と応用

東京都 開催

概要

本セミナーでは、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いたします。
また、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いたします。

開催日

  • 2019年10月11日(金) 10時30分 16時30分

受講対象者

  • 化学・産業界において、インフォマティクスを活用して材料開発 (および化学品開発) に従事している研究者・技術者
  • インフォマティクスを今後活用しようと考えている研究者・技術者

修得知識

  • 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・データ解析・機械学習・分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理の基礎知識
  • 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分野の最新の研究事例
  • データ解析の一般的なすすめ方・活用の仕方
  • データ解析の応用事例
  • 最新のデータ解析手法・モデリング手法
  • モデルの予測精度向上の方法
  • モデルの逆解析の方法

プログラム

 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。

  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. 分子設計とは
    2. 材料設計とは
    3. プロセス設計・装置設計とは
    4. モデリング
    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
    1. 線形回帰分析
    2. 非線形回帰分析
    3. 線形クラス分類
    4. 非線形クラス分類
    5. 実験計画法
    6. 適応的実験計画法
    7. ガウス過程による回帰
    8. ベイズ最適化
  3. 研究事例・応用事例
    1. ベイズ最適化による材料設計・プロセス設計・装置設計
    2. 材料設計の実例
    3. プロセス設計・装置設計の実例

講師

  • 金子 弘昌
    明治大学 理工学部 応用化学科
    専任講師

会場

ちよだプラットフォームスクウェア
東京都 千代田区 神田錦町3-21
ちよだプラットフォームスクウェアの地図

主催

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お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 46,000円 (税別) / 50,600円 (税込)
1口
: 57,000円 (税別) / 62,700円 (税込) (3名まで受講可)
本セミナーは終了いたしました。

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