実験計画法のためのデータ解析・ベイズ最適化の基礎と材料・プロセス・装置設計への適用・最新事例

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。

受講対象・レベル

・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

必要な予備知識

特にありませんが、大学初年度程度の数学知識があると理解が深まります。

習得できる知識

・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。

セミナープログラム

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
　3.4 Datachemical LAB

≪質疑応答≫

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

【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

【略歴等】
　兼任　広島大学　大学院先進理工系科学研究科　客員准教授
　兼任　大阪大学　大学院基礎工学研究科　招聘准教授
　兼任　宮崎大学　工学部　非常勤講師
　兼任　理化学研究所　客員主幹研究員
　兼任　データケミカル株式会社　最高技術責任者／CTO
　兼任　合同会社ミライカガク総研　社長

【HPなど】
https://datachemeng.com/

セミナー受講料

55,000円（税込、資料付）
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　 2名同時申込の場合計55,000円（2人目無料：1名あたり27,500円）で受講できます。
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