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ベイズ最適化を活用した実験の効率化と開発期間短縮

ベイズ最適化を活用した実験の効率化と開発期間短縮

～研究知見を効果的に組み込んだデータ駆動型の実験計画手法 / 効率的な組成予測から試行回数の低減、製品開発まで事例を交え解説～
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概要

本セミナーでは、実験の効率化に焦点を当て、研究知見を効果的に組み込んだデータ駆動型の実験計画手法、効率的な組成予測から試行回数の低減、製品開発まで事例を交えて解説いたします。

開催日

  • 2025年1月20日(月) 10時30分 ～ 16時15分

修得知識

  • 素材、材料開発を加速するためのマテリアルズ・インフォマティクス導入の事例
  • マテリアルズ・インフォマティクスを進めるために必要とされる組織、人材、技術要件
  • マテリアルズ・インフォマティクスを素材、材料開発に適用するために必要とされる実験計画、データ利活用の実践方法
  • マテリアルズ・インフォマティクスの素材、材料開発への活用事例
  • マテリアルズ・インフォマティクスを進める上での環境構築の考え方
  • 第一原理計算の基本的な考え方と運用法の実例
  • 機械学習を用いた分析の基本的な考え方と運用の実例
  • ベイズ最適化の基礎
  • ベイズ最適化を材料開発に適用する上でのポイントや注意点

プログラム

第1部 ベイズ最適化による逆推算技術の活用と効率的な組成予測

(2025年1月20日 10:30〜12:00)

　本セミナーでは、組成予測における課題と、その解決策としてのベイズ最適化技術について解説します。外挿の難しさや高次元性といった組成予測の特徴を踏まえ、ベイズ最適化の利点と限界を紹介します。さらに、高次元ベイズ最適化の概念や、アルゴリズム研究と実際の実験との違いについても触れます。実践面では、プログラミングやSaaS、自社開発など、様々な導入方法を提案します。本講演を通じて、ベイズ最適化による効率的な組成予測の可能性と、その実用化への道筋を探ります。

  1. 組成予測の特徴
    1. 外挿の難しさ
    2. 高次元性
  2. ベイズ最適化の紹介
    1. ベイズ最適化の概要
    2. ベイズ最適化の長所
      1. 予測速度の優位性
      2. 外挿の難しさへの対処
    3. ベイズ最適化の短所
      1. 高次元との相性
  3. 事例
  4. 高次元ベイズ最適化
    1. 高次元ベイズ最適化の紹介
    2. アルゴリズム研究と実際の実験の違い
  5. 実践
    1. プログラミング
    2. SaaS
    3. 自社開発
    • 質疑応答

第2部 ベイズ最適化をはじめとした組成・配合最適化による機能性材料探索

(2025年1月20日 13:00〜14:30)

　企業の機能性材料開発において、顧客ニーズに応じた実験条件の最適化は日常的に必要とされている。弊社ではマテリアルズインフォマティクス (MI) に取り組んでおり、その一環でベイズ最適化をはじめとした最適化技術に取り組んできた。
　本講座では、ベイズ最適化をはじめとするポリマー構造の最適化や、網羅探索による熱硬化性フィルムの原料配合最適化による試行回数低減の事例を紹介するとともに、材料設計における最適化のポイントについても言及する。

  1. はじめに
    1. レゾナックのAI、MI関連の取組み
    2. 材料開発においてMIが直面しやすい課題
  2. ベイズ最適化による熱可塑性ポリマーの効率的設計
    1. 物性予測モデルの構築
    2. ベイズ最適化によるポリマー設計効率化
  3. 網羅探索を用いた熱硬化性樹脂フィルムの設計
    1. 原料配合系の予測モデル構築
    2. 機械学習による原料配合探索と実験研究者との試行回数比較
  4. まとめ
    1. 材料設計における最適化
    2. まとめ
    • 質疑応答

第3部 ベイズ最適化手法を用いた効率的な実験条件探索、開発期間短縮

(2025年1月20日 14:45〜16:15)

　当社では、研究開発領域における価値創造の加速を目指し、研究員の新たな発見を創出するマテリアルズ・インフォマティクス (MI) 技術の獲得と活用展開を進めている。昨年より、ベイズ最適化に研究知見を効果的に組み込んだデータ駆動型の実験計画手法を確立し、複数の製品開発での運用を進めている。
　本講座では、歯磨剤をはじめとした日用品の製品開発を対象に、少量データを起点に開発期間を短縮したベイズ最適化の活用事例を紹介する。加えて、当社MI人材強化の取り組みやMI技術の今後の展望について述べる。

  1. MI技術活用の背景
    1. 日用品の製品開発の現状と課題
    2. MI技術活用の期待効果
  2. ベイズ最適化を活用した開発期間短縮
    1. ベイズ最適化の基本概要
    2. ベイズ最適化の効果的な活用方法
    3. ベイズ最適化を用いた製品開発事例
  3. MI技術活用の習慣化
    1. MI技術活用の浸透施策
    2. MI人材育成の課題
    3. MI人材育成の取り組み事例
  4. MI技術活用の今後の展望
    • 質疑応答
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講師

  • 諸山 将梧 氏
    株式会社アイデミー 法人事業本部 DXコンサルティング部 Lab Bankグループ
    エンジニア
  • 南 拓也 氏
    株式会社レゾナック 計算情報科学研究センター 情報・インフォマティクスグループ
    チーフリサーチャー
  • 稲垣 英輔 氏
    ライオン株式会社 研究開発本部 戦略統括部 デジタルインテリジェンスグループ
    データサイエンティスト
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主催

株式会社 技術情報協会
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お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 55,000円 (税別) / 60,500円 (税込)
複数名
: 50,000円 (税別) / 55,000円 (税込)

複数名同時受講割引について

  • 2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 50,000円(税別) / 55,000円(税込) で受講いただけます。
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 55,000円(税別) / 60,500円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 100,000円(税別) / 110,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 150,000円(税別) / 165,000円(税込)
  • 同一法人内による複数名同時申込みのみ適用いたします。
  • 受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
  • 他の割引は併用できません。

アカデミック割引

  • 1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)

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。

  • 学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院、短期大学、附属病院、高等専門学校および各種学校の教員、生徒
  • 病院などの医療機関・医療関連機関に勤務する医療従事者
  • 文部科学省、経済産業省が設置した独立行政法人に勤務する研究者。理化学研究所、産業技術総合研究所など
  • 公設試験研究機関。地方公共団体に置かれる試験所、研究センター、技術センターなどの機関で、試験研究および企業支援に関する業務に従事する方
  • 支払名義が企業の場合は対象外とさせていただきます。
  • 企業に属し、大学、公的機関に派遣または出向されている方は対象外とさせていただきます。

ライブ配信セミナーについて

  • 本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
  • お申し込み前に、 視聴環境 と テストミーティングへの参加手順 をご確認いただき、 テストミーティング にて動作確認をお願いいたします。
  • 開催日前に、接続先URL、ミーティングID​、パスワードを別途ご連絡いたします。
  • セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
  • セミナー資料は郵送にて前日までにお送りいたします。
  • 開催まで4営業日を過ぎたお申込みの場合、セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
    ライブ配信の画面上でスライド資料は表示されますので、セミナー視聴には差し支えございません。
    印刷物は後日お手元に届くことになります。
  • ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
  • タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
  • ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
  • 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
  • Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
    万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。
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