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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