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、実験データとシミュレーションデータを統合することで高精度な予測モデルを得られるデータ同化について取り上げ、データ同化の物質科学への適用について、基礎・手法、データ同化を用いたBayes最適化、材料探索とプロセスインフォマティクスの実例を、演習を交えて解説いたします。
本講演では、講演者が開発している物質科学におけるデータ同化手法の解説と演習、および実験とシミュレーションの融合に関する研究事例の紹介を行う。最近、データ科学を材料開発に応用した研究が進んでいるが、特定の材料特性のデータ数はデータ科学を適用するには不十分であることも多く、少数データを取り扱う方法が必要である。データ同化は少数の実験データにシミュレーションデータを統合することで高精度な予測モデルを得る方法である。さらに、物質科学特有の事情として、材料特性の制御変数が多次元であり、データの欠測が生じやすいことがある。これらを考慮した物質科学向けのデータ同化手法を紹介する。
演習では講演者が開発したデータ同化プログラム (CLAUDE) をインストールしていただきます。
こちらはPython (ver.3) で開発されたものです。
データ同化プログラムのインストールはセミナー当日に説明しながら行います。
基本的にGoogle Colaboratoryを使ったクラウド上での実施を想定しておりますので、事前に演習に利用可能なGoogleアカウントのご用意をお願いいたします。
(お手元のPCに直接インストールも可能です。その場合はPythonのインストールを事前にお願いいたします)
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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発行年月 | |
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2025/3/31 | ベイズ最適化の活用事例 |
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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 |
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2021/7/30 | マテリアルズインフォマティクスのためのデータ作成とその解析、応用事例 |
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2021/6/28 | AI・MI・計算科学を活用した蓄電池研究開発動向 |
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2020/8/11 | 化学・素材業界におけるデジタルトランスフォーメーションの最新調査レポート |
2020/8/1 | 材料およびプロセス開発のためのインフォマティクスの基礎と研究開発最前線 |
2019/1/31 | マテリアルズ・インフォマティクスによる材料開発と活用集 |