本セミナーでは、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いたします。
また、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いたします。
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。