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。
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。
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開始日時 | 会場 | 開催方法 | |
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2024/11/29 | プロセスバリデーションと年次照査 (APR) への応用 | オンライン | |
2024/11/29 | Quality by Designのための実験計画法 | オンライン |
発行年月 | |
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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 |
2023/6/30 | 生産プロセスにおけるIoT、ローカル5Gの活用 |
2022/8/31 | 医療機器の設計開発における統計的手法とそのサンプルサイズ設定 |
2021/10/18 | 医療機器の設計・開発時のサンプルサイズ設定と設定根拠 |
2021/6/28 | AI・MI・計算科学を活用した蓄電池研究開発動向 |
2018/4/25 | 統計学的アプローチを活用した分析法バリデーションの評価及び妥当性 |
2017/5/10 | 分析法バリデーション実務集 |