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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アーカイブ配信の視聴期間は2026年10月20日〜11月2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10月20日まで承ります。
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。
ニューラルネットワークは、近年さまざまな分野でその有用性が認められており、物性推算の分野においても活用が進んでいます。高い表現力を有するニューラルネットワークは、多数の因子が複雑に影響し合う多成分系の物性推算に適している一方で、データ駆動型の手法であるため、一般に多くの学習データを必要とします。しかし、多成分系では、成分の種類や組成、温度などの操作因子が多く、膨大な探索空間を実験データのみで網羅することは容易ではありません。
本講演では、このような多成分系の物性推算に対して、機械学習を効果的に活用するための考え方と具体的な手法を紹介します。ニューラルネットワークの基本的な仕組みから、理論モデルと最新の機械学習手法を組み合わせたハイブリッドモデリングまでを取り上げます。これらを通じて、機械学習の初学者が、ニューラルネットワークを用いて物性推算に何ができるのか、また、限られたデータを有効に活用するためにどのようなアプローチが有効であるのかを理解することを目的とします。
教員、学生および医療従事者はアカデミー割引価格にて受講いただけます。
| 開始日時 | 会場 | 開催方法 | |
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| 2026/9/28 | FT-IRの基礎と機械学習によるスペクトルデータ解析 | オンライン | |
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| 発行年月 | |
|---|---|
| 2025/5/30 | AI、シミュレーションを用いた劣化・破壊評価と寿命予測 |
| 2025/4/14 | 化学業界30社〔2025年版〕技術開発実態分析調査報告書 (書籍版) |
| 2025/4/14 | 化学業界30社〔2025年版〕技術開発実態分析調査報告書 (CD-ROM版) |
| 2025/3/31 | ベイズ最適化の活用事例 |
| 2025/3/31 | 生成AIによる業務効率化と活用事例集 |
| 2025/2/28 | マイクロ波の工業応用 事例集 |
| 2024/10/31 | 自然言語処理の導入と活用事例 |
| 2024/10/31 | 少ないデータによるAI・機械学習の進め方と精度向上、説明可能なAIの開発 |
| 2024/9/30 | 最新GMPおよび関連ICHガイドライン対応実務 |
| 2024/1/12 | 世界のマテリアルズ・インフォマティクス 最新業界レポート |
| 2023/12/27 | 実験の自動化・自律化によるR&Dの効率化と運用方法 |
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| 2022/1/12 | 製造DX推進のための外観検査自動化ガイドブック |
| 2021/10/25 | AIプロセッサー |
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