連続生産のフロー合成における実験計画法DoE・機械学習での最適化手法

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本セミナーでは、マイクロ波加熱フロー合成を題材のひとつとして、実験計画法 (DoE: Design of Experiments) と最適化手法について基礎から最新手法までを解説いたします。

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マイクロ波加熱フロー合成を題材のひとつとして、実験計画法 (DoE: Design of Experiments) と最適化手法について基礎から最新手法まで紹介します。マイクロ波加熱は省エネルギー効果が期待でき、フロー合成装置はGMP (Good Manufacturing Practices) やQbD (Quality by Design) への寄与が期待されています。さらに理解を深めるため、ブラウザ上で一部を演習する予定です。

  1. マイクロ波加熱フロー合成
    1. マイクロ波加熱
    2. フロー合成とバッチ合成との比較
    3. 反応条件最適化
  2. 実験計画法 (DoE)
    1. 全数
    2. 分割統治
    3. 分枝限定
    4. 実験計画法 (ランダム)
    5. 実験計画法 (ラテン配置)
    6. 実験計画法 (DSD)
  3. 最適化
    1. 回帰関数
    2. ベイズ最適化
    3. 最適化手法の分類

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複数名受講割引

アカデミー割引

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