ケモインフォマティクスにおけるデータ収集の最適化と解析手法

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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。

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プログラム

化学・医薬品分野においては、膨大な費用と時間を削減するため、効率的な研究開発が求められています。そのためには、化学分野のデータに機械学習をはじめとした情報学の手法を適用するケモインフォマティクスが注目されています。これを活用することで、従来通りの研究開発で費やしていた業務時間や費用を削減し、新しい物質の生成に向けたヒントを得ることが期待されています。  本セミナーでは、多変量解析と機械学習といったケモインフォマティクスの基本的な手法と、近年注目されている化合物生成のAIについて講義を行います。そして、今後のケモインフォマティクスの課題となるデータ収集と整備について紹介します。そして、実際に業務で化合物の特性を予測できるようになることを目指してデモンストレーションを行います。デモンストレーションはGoogle Colaboratoryを使い、コードとデータの例を配布します。

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