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【Live配信(リアルタイム配信)】
データ解析・ベイズ最適化を活用した実験計画法の基礎と
材料設計、プロセス・装置設計への応用

~実験計画法・適応的実験計画法・データ解析・ベイズ最適化の基礎と応用~

効率的な材料設計やプロセス・装置設計を可能にする実験計画法。
実験計画法・適応的実験計画法の基礎と、実験計画法を実践のためのデータ解析理論・ベイズ最適化の基礎、
材料・プロセス・装置設計への応用、最新の研究事例までを詳しく解説します。
日時 2021年1月25日(月)  10:30~16:30
会場 Live配信セミナー(リアルタイム配信) ※会社・自宅にいながら学習可能です※  
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受講料(税込)
各種割引特典
49,500円 ( S&T会員受講料 46,970円 ) S&T会員登録について
定価:本体45,000円+税4,500円
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S&T会員なら、2名同時申込みで1名分無料 1名分無料適用条件
2名で49,500円 (2名ともS&T会員登録必須​/1名あたり定価半額24,750円) 
※テレワーク応援キャンペーン(1名受講)【Live配信/WEBセミナー受講限定】
 1名申込みの場合:受講料( 定価:35,200円/S&T会員 33,440円 )

35,200円 ( S&T会員受講料 33,440円 ) 
  定価:本体32,000円+税3,200円
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配布資料製本テキスト(開催前日着までを目安に発送)
※セミナー資料はお申し込み時のご住所へ発送させていただきます。
※開催日の4~5日前に発送します。
 開催前日の営業日の夕方までに届かない場合はお知らせください。

※開催まで4営業日~前日にお申込みの場合、
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オンライン配信【ライブ配信(Zoom使用)セミナー】
 ・本セミナーはビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
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 ・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。
 ・開催日時にリアルタイムで講師へのご質問も可能です。
 ・タブレットやスマートフォンでも視聴できます。
備考※資料付
※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。
得られる知識・データ解析やベイズ最適化の基礎を習得できる。
・実験計画法および適応的実験計画法を習得できる。
・実験計画法を実現するためのデータ解析の理論を理解できる。
・低予算で効率的な実験計画を立てられる。
対象以下のような方々に役立ちます。また大学初年度程度の数学知識があると理解が深まります。
・実験計画法や適応的実験計画法について、統計の基礎から学びたい方
・効率的な実験を計画することで、目標を達成するまでの実験にかかる費用やコストを削減したい方
・実験データを用いた解析について知りたい方

セミナー講師

明治大学 理工学部 准教授 博士(工学) 金子 弘昌 氏 【ホームページ】
兼任 広島大学大学院工学研究科 次世代自動車技術共同研究講座 客員准教授
兼任 大阪大学太陽エネルギー化学研究センター 招聘准教授
兼任 国立研究開発法人理化学研究所 客員主幹研究員
【専門】
ケモインフォマティクス・マテリアルズインフォマティクス・プロセスインフォマティクス・データサイエンス・化学工学・分子設計・材料設計・プロセス制御・プロセス設計・スペクトル解析・ソフトセンサー
 

セミナー趣旨

 高機能性材料の開発やコンピュータシミュレーションによる設計などの研究・開発の現場において、効率的にシミュレーション・実験・製造を実施するために実験計画法が活用される。例えば5つの実験パラメータもしくはシミュレーション条件(反応器体積・反応温度・反応時間など)があり、それぞれ 10 の候補の値がある場合、すべての組み合わせは10万通りになってしまう。しかし実験計画法を用いれば、その中の数回のシミュレーション候補・実験候補から実験パラメータと装置の性能・材料の物性・活性との間の関係性を統計的手法によりモデル化することで、所望の装置性能・物性・活性を実現するための候補を効率的に探索できる。このようにシミュレーションデータや実験データを活用することで、効率的な材料設計およびプロセス・装置設計を達成できる。
 本講演では、そのような(適応的)実験計画法や、実験計画法を実現するためのデータ解析理論およびベイズ最適化の基礎を解説する。さらに具体的な材料設計およびプロセス・装置設計の例や最新の研究事例を紹介する。

セミナー講演内容

1.ケモインフォマティクス・マテリアルズインフォマティクス・プロセスインフォマティクス
 1.1 分子設計とは
 1.2 材料設計とは
 1.3 プロセス設計・装置設計とは
 1.4 モデリング
 1.5 モデルの活用した材料設計・プロセス設計・装置設計
 
2.データ解析・実験計画法・ベイズ最適化
 2.1 線形回帰分析
 2.2 非線形回帰分析
 2.3 線形クラス分類
 2.4 非線形クラス分類
 2.5 実験計画法
 2.6 適応的実験計画法
 2.7 ガウス過程による回帰
 2.8 ベイズ最適化
 
3.研究事例・応用事例
 3.1 ベイズ最適化による材料設計・プロセス設計・装置設計
 3.2 材料設計の実例
 3.3 プロセス設計・装置設計の実例

 □ 質疑応答□