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。
(2022年6月10日 10:00〜11:30)
製造業や創薬などの様々な実応用において、実験工程 (計画) を効率化することは重要な課題である。近年、機械学習 (しばしばAIとも呼ばれる) 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。
(2022年6月10日 12:15〜13:45)
持続可能な社会・経済の実現に向けて、多様な物質をバイオテクノロジーで製造するプロセスの開発が期待されている。発酵生産はその中核を成すことから、目的物質を高生産できる微生物株の創出が世界的に進められ、競争領域となっている。演者らは、目的物質を最大収率で生産可能な代謝経路を計算科学的手法により設計した後に、先端的な遺伝子工学によりその設計を具現化することを目指し、こうして得られる微生物株「スマートセル」を構築するための「スマートセル創出プラットフォーム」を開発してきた。代謝設計には信頼性の高いデータの収集が不可欠であり、データ収集に資するWet技術の存在意義は極めて高く、そのためのオートメーションシステムの開発に取り組んできた。
本講演では、高精度のデータ収集用システムの概要を中心に、データドリブンの微生物株高速育種を実現するスマートセル創出プラットフォームを紹介する。
(2022年6月10日 14:00〜15:30)
研究開発の推進においてDXを導入することは必須となってきている。特に実験の自動化によりデータの収集速度を如何に加速化・効率化するかという視点と、その実験から得られたデータをどう活かすかという視点は、これからの研究開発において避けられない課題である。化学業界においてもその動きは例外ではなく、各社が競って推進している状況である。
そこで、本セミナーでは、これからの展望について話をすると共に、導入における問題点やこの2年間のCovid-19の影響について述べる。
~ 材料物性の向上・予測精度の向上を実現する実験計画 ~
(2022年6月10日 15:45〜17:15)
ベイズ最適化は、機械学習による予測を利用することでできるだけ少ない試行回数でよりよい条件を探索することができる情報科学手法を利用した実験計画法である。
本講演では、ベイズ最適化を実行できるパッケージCOMBOおよびPHYSBOの紹介と、実験系にベイズ最適化を適用した例として、超合金粉末製造条件の最適化研究およびリチウムイオン伝導度の最適化研究を紹介する。さらに、ベイズ最適化の応用例として、材料物性の予測精度を向上させるために、次に行う実験を提案するAI手法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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