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。
- 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
- 分子設計とは
- 材料設計とは
- プロセス設計・装置設計とは
- モデリング
- モデルの活用した材料設計・プロセス設計・装置設計
- データ解析・実験計画法・ベイズ最適化
- 線形回帰分析
- 非線形回帰分析
- 線形クラス分類
- 非線形クラス分類
- 実験計画法
- 適応的実験計画法
- ガウス過程による回帰
- ベイズ最適化
- 多目的ベイズ最適化
- 最大化問題に関するベイズ最適化
- 領域推定に関するベイズ最適化
- 研究事例・応用事例
- ベイズ最適化による材料設計・プロセス設計・装置設計
- 材料設計の実例
- プロセス設計・装置設計の実例
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- 文部科学省、経済産業省が設置した独立行政法人に勤務する研究者。理化学研究所、産業技術総合研究所など
- 公設試験研究機関。地方公共団体に置かれる試験所、研究センター、技術センターなどの機関で、試験研究および企業支援に関する業務に従事する方
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