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、機械学習を用いた実験工程効率化の方法、全自動・遠隔操作で研究を進められる体制の構築について詳解いたします。
(2021年11月11日 10:00〜11:30)
製造業や創薬などの様々な実問題において、実験工程 (計画) を効率化することは重要な問題である。近年、機械学習 (またはAIと呼ぶこともある) を用いた実験工程の効率化に関する研究が盛んに行われている。
本講演では、ベイズ最適化と呼ばれる機械学習アルゴリズムを用いて、最適な実験条件を効率的に探索するための方法について紹介します。特に、実験条件がすべて制御できる場合と、一部の条件が制御できない場合のそれぞれにおいて、実応用上重要となる最大化問題と高品質領域推定問題の2つに焦点を当てながら解説いたします。
(2021年11月11日 13:00〜16:00)
日本は少子高齢化が進み、人手不足が顕在化しているうえ、働き方改革により、短時間で最大の成果を出すことが強く求められています。さらに、コロナ禍を契機に、全自動、遠隔操作で研究を進める体制の構築が急務となります。すなわち、今、日本の研究開発は「変革」を求められています。重要なことは、日本の強みである「化学や材料に関する勘・コツ・経験」とマテリアルズインフォマティクス、人工知能 (AI) 、そして、ロボット技術を組み合わせて、「日本にノウハウやデータ」が自然に集まる仕組みを作ることです。
本講演では、ロボット、AI、研究者のそれぞれが「協働」するラボ=デジタルラボラトリの基礎と実験の自動化・自律化に関する動向・導入事例に関して紹介します。
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。
| 開始日時 | 会場 | 開催方法 | |
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| 2026/1/19 | 実験の実務 : 実験を効率化して確実に成果を生む実験ノート (記録) の書き方 | オンライン | |
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| 発行年月 | |
|---|---|
| 2025/5/30 | AI、シミュレーションを用いた劣化・破壊評価と寿命予測 |
| 2025/3/31 | 生成AIによる業務効率化と活用事例集 |
| 2025/3/31 | ベイズ最適化の活用事例 |
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| 2024/10/31 | 自然言語処理の導入と活用事例 |
| 2024/1/12 | 世界のマテリアルズ・インフォマティクス 最新業界レポート |
| 2023/12/27 | 実験の自動化・自律化によるR&Dの効率化と運用方法 |
| 2023/10/31 | 出口戦略に基づく研究開発テーマの設定と事業化への繋げ方 |
| 2023/4/28 | ケモインフォマティクスにおけるデータ収集の最適化と解析手法 |
| 2022/8/31 | 研究開発部門と他部門の壁の壊し方、協力体制の築き方 |
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| 2022/4/28 | プラントのDX化による生産性の向上、保全の高度化 |
| 2022/1/12 | 製造DX推進のための外観検査自動化ガイドブック |
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| 2021/8/31 | 研究開発の "見える化" によるR&Dテーマ評価、進捗管理と進め方 |
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