本セミナーでは、ケモインフォマティクスについて基礎から解説し、化合物の特性を予測・説明する回帰モデル、特性の予測方法、ベイズ最適化を用いた実験条件の探索方法の解説いたします。
新規材料の開発は、膨大な費用と時間がかかっています。そのため、研究開発を効率的に進めていくことを、ケモインフォマティクスの手法を使った化合物の特性予測や、最適な条件探索を行う取り組みが注目されています。ケモインフォマティクスとして、機械学習を始めとした人工知能を活用した業務改革が期待されています。 本講演では、化合物の特性を予測・説明する回帰モデルに注目し、特性の予測方法と、ベイズ最適化を用いた実験条件の探索方法の解説を行います。各項目でGoogle Colaboratoryを使ったデモンストレーションを実施します。実際に自社で活用できるよう、プログラミングコードは配布します。
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