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、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。
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。
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。
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| 発行年月 | |
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