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多成分混合物の物性予測と機械学習の活用

多成分混合物の物性予測と機械学習の活用

~限られた実験データからどのように混合物の物性を予測し、材料開発、プロセス設計へ活かすか?~
オンライン 開催

アーカイブ配信で受講をご希望の場合、視聴期間は2026年8月4日〜14日を予定しております。
アーカイブ配信のお申し込みは2026年8月4日まで承ります。

概要

本セミナーでは、多成分混合物の物性推算を対象に、機械学習モデルへ混合則、過剰物性、組成依存性、温度依存性、分子構造情報などの物理化学的知見を組み込むことで、限られたデータから高精度かつ安定な推算を実現するための考え方を解説いたします。

開催日

  • 2026年7月24日(金) 13時00分 ~ 16時00分

修得知識

  • 多成分混合物の物性推算における機械学習の基本的な考え方
  • ニューラルネットワークを中心とした機械学習モデルの基礎
  • 混合物物性データの特徴
  • 組成・温度・分子構造情報を用いた記述子設計
  • 既存の混合則や経験式と機械学習モデルの違い
  • 限られた実験データから高精度な推算を行うために、物理化学的知見や理論的制約を機械学習に組み込む考え方
  • プロセス設計などの実問題において機械学習を適切に活用するための実践的な知識

プログラム

 多成分混合物の密度、粘度、熱物性、相平衡物性などは、化学プロセス設計、分離操作、材料開発において重要な基礎情報です。近年、これらの物性推算に対して機械学習の活用が進んでいますが、多成分系では成分数、組成、温度、圧力などの条件が複雑に組み合わさるため、十分な実験データを網羅的に取得することは容易ではありません。
 本講演では、多成分混合物の物性推算を対象に、機械学習モデルへ混合則、過剰物性、組成依存性、温度依存性、分子構造情報などの物理化学的知見を組み込むことで、限られたデータから高精度かつ安定な推算を実現するための考え方を紹介します。単純なブラックボックス型モデルではなく、理論的制約や事前知識を活用することで、学習効率や外挿性能を向上させる手法について解説します。
 また、一研究室レベルで収集可能な実験データを用いながら、既存の経験式や一般的な回帰モデルを上回る推算精度を達成した事例を紹介します。あわせて、データ削減の考え方、測定データと計算データの組み合わせ方、混合物物性に適した記述子設計、汎用的な実装の基本方針についても述べます。本講演を通じて、多成分混合物の物性推算において機械学習を効果的に活用するための実践的な視点を提供します。
 本講演を通じて、受講者は、多成分混合物の物性推算における機械学習の基本的な考え方を習得できる。具体的には、ニューラルネットワークを中心とした機械学習モデルの基礎、混合物物性データの特徴、組成・温度・分子構造情報を用いた記述子設計、既存の混合則や経験式と機械学習モデルの違いを理解することができる。また、限られた実験データから高精度な推算を行うために、物理化学的知見や理論的制約を機械学習に組み込む考え方を学び、プロセス設計などの実問題において機械学習を適切に活用するための実践的な知識を得ることができる。

  1. 機械学習とニューラルネットワークの基礎
    1. 機械学習と従来の回帰モデルの違い
    2. ニューラルネットワークの基本構造
    3. 活性化関数と非線形関係の表現
    4. 学習パラメータ数、過学習、汎化性能
    5. 小規模データにおける機械学習活用の課題
  2. 多成分混合物の物性推算における課題
    1. 化学プロセス設計における混合物物性の重要性
    2. 密度、粘度、沸点、相平衡物性などの推算対象
    3. 成分数、組成、温度に伴うデータ空間の拡大
    4. 実験データ収集コストとデータ不足の問題
    5. 既存の経験式・混合則による物性推算の限界
  3. 理論モデルと機械学習を融合した物性推算
    1. ブラックボックス型機械学習の問題点
    2. 混合則・過剰物性・温度依存性の物理化学的意味
    3. 勾配制約を組み込んだハイブリッドAI
    4. 理論的に不自然な推算挙動の抑制
    5. 非理想混合物への適用例
  4. 多成分混合物の物性推算モデルの実装と応用
    1. Pythonを用いた物性推算モデルの実装方針
    2. データセットの作成、前処理、記述子設計
    3. 学習、検証、テストによる推算性能の評価
    4. 少量データで高精度化するためのモデル設計
    • 質疑応答

講師

  • 村上 裕哉 氏
    静岡大学 工学領域 化学バイオ工学系列
    講師

主催

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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
: 45,000円 (税別) / 49,500円 (税込)
複数名
: 40,000円 (税別) / 44,000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 40,000円(税別) / 44,000円(税込) で受講いただけます。
  • 5名様以降は、1名あたり 30,000円(税別) / 33,000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 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 80,000円(税別) / 88,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 120,000円(税別) / 132,000円(税込)
    • 4名様でお申し込みの場合 : 4名で 160,000円(税別) / 176,000円(税込)
    • 5名様でお申し込みの場合 : 5名で 190,000円(税別) / 209,000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。
  • 請求書は、代表者にご送付いたします。
  • 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。

ライブ配信対応セミナー / アーカイブ配信対応セミナー

  • 「Zoom」を使ったライブ配信またはアーカイブ配信セミナーのいずれかをご選択いただけます。
  • お申し込み前に、 Zoomのシステム要件 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。
  • 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。

ライブ配信セミナーをご希望の場合

  • 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。
  • 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。

アーカイブ配信セミナーをご希望の場合

  • 当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
  • 配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
  • 視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
  • 視聴期間は2026年8月4日〜14日を予定しております。
    ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。
  • セミナー資料は別途、送付いたします。
本セミナーは終了いたしました。

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