7月16日(水) AndTech WEBオンライン「データ同化を用いたベイズ最適化による材料探索の効率化とプロセスインフォマティクスの実例」Zoomセミナー講座を開講予定
奈良先端科学技術大学院大学 物質創成科学領域 / 准教授 原嶋 庸介 氏にご講演をいただきます。
株式会社AndTech（本社：神奈川県川崎市、代表取締役社長：陶山 正夫、以下 AndTech）は、R&D開発支援向けZoom講座の一環として、昨今高まりを見せるデータ同化・ベイズ最適化による材料開発での課題解決ニーズに応えるべく、第一人者の講師からなる「データ同化・ベイズ最適化 材料開発」講座を開講いたします。
実験データとシミュレーションデータを統合することで高精度な予測モデルを得られるデータ同化による物質科学への適用について基礎・手法、データ同化を用いたBayes最適化、材料探索とプロセスインフォマティクスの実例を演習を交えて解説！
本講座は、2025年07月16日開講を予定いたします。
詳細：https://andtech.co.jp/seminars/1f014e6c-2afb-6cde-804c-064fb9a95405
Live配信・WEBセミナー講習会 概要
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テーマ：データ同化を用いたベイズ最適化による材料探索の効率化とプロセスインフォマティクスの実例
～実験データとシミュレーションデータの統合による新しい物質探索手法と高精度な予測モデルを得るためのポイント～
開催日時：2025年07月16日(水) 13:00-16:00
参 加 費：45,100円（税込） ※ 電子にて資料配布予定
U R L ：https://andtech.co.jp/seminars/1f014e6c-2afb-6cde-804c-064fb9a95405
WEB配信形式：Zoom（お申し込み後、URLを送付）
セミナー講習会内容構成
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ープログラム・講師ー
奈良先端科学技術大学院大学 物質創成科学領域 / 准教授 原嶋 庸介 氏
本セミナーで学べる知識や解決できる技術課題
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・多制御変数の場合に適用可能なデータ同化手法の基礎と実例
・データ同化プログラムCLAUDEの使用方法
・実験とシミュレーションの統合によるプロセスインフォマティクスの実例
本セミナーの受講形式
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WEB会議ツール「Zoom」を使ったライブLive配信セミナーとなります。
詳細は、お申し込み後お伝えいたします。
株式会社AndTechについて
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化学、素材、エレクトロニクス、自動車、エネルギー、医療機器、食品包装、建材など、
幅広い分野のR&Dを担うクライアントのために情報を提供する研究開発支援サービスを提供しております。
弊社は一流の講師陣をそろえ、「技術講習会・セミナー」に始まり「講師派遣」「出版」「コンサルタント派遣」
「市場動向調査」「ビジネスマッチング」「事業開発コンサル」といった様々なサービスを提供しております。
クライアントの声に耳を傾け、希望する新規事業領域・市場に進出するために効果的な支援を提供しております。
株式会社AndTech 技術講習会一覧
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一流の講師のＷＥＢ講座セミナーを毎月多数開催しております。
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選りすぐりのテーマから、ニーズの高いものを選び、書籍を発行しております。
株式会社AndTech コンサルティングサービス
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経験実績豊富な専門性の高い技術コンサルタントを派遣します。
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本件に関するお問い合わせ
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株式会社AndTech 広報PR担当 青木
メールアドレス：pr●andtech.co.jp（●を@に変更しご連絡ください）
下記プログラム全項目（詳細が気になる方は是非ご覧ください）
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【講演主旨】
本講演では、講演者が開発している物質科学分野におけるデータ同化手法について、解説と演習を交えて紹介するとともに、実験とシミュレーションを融合させた研究事例も紹介する。近年、材料開発においてデータ科学の活用が進んでいるが、実際には特定の材料特性に関するデータが十分に得られない場合も多く、限られたデータでの解析手法が求められている。データ同化は、少数の実験データとシミュレーションデータを統合することで、高精度な予測モデルの構築を可能にする手法である。物質科学では制御変数が多次元にわたり、欠測データが生じやすいという問題もある。本講演では、これらを考慮した物質科学向けのデータ同化手法について紹介する。
【プログラム】
1.物質科学におけるデータ同化手法の基礎
1.1.多変量Gauss分布モデル
1.2.欠測データと直接尤度
2.事例紹介：永久磁石化合物の有限温度磁化予測モデルの構築
3.事例紹介：Perovskite型水分解光触媒化合物のバンドギャップ狭窄化
3.1.Multi-Layer Perceptronによる表現学習を用いた特徴量生成
4.データ同化を用いたBayes最適化
4.1.Bayesの定理と事後分布
4.2.獲得関数
5.光触媒化合物の焼成プロセスインフォマティクス
5.1.SrTiO3の焼成プロセスに関する特徴量生成
5.2.焼成プロセスのDynamic Monte Carloシミュレーション
5.3.実験・シミュレーション・機械学習の統合による触媒活性予測モデル構築
5.4.高い触媒活性が得られる焼成プロセスの導出
6.Google Colaboratoryを用いた演習
6.1.データ同化プログラムCLAUDEのインストール
6.2.入力パラメータの説明
6.3.1次元系でのデモンストレーション
6.4.2次元系でのデモンストレーション
6.5.自由課題
【質疑応答】
【講演のポイント】
データ同化によりシミュレーションと実験の相乗効果が期待できます。シミュレーションも少し試してみたいと考えておられる実験科学者などにおすすめです。実験とシミュレーションの比較の一歩先の解析が可能になります。
＊ 本ニュースリリースに記載された商品・サービス名は各社の商標または登録商標です。
＊ 本ニュースリリースに記載された内容は発表日現在のものです。その後予告なしに変更されることがあります。
以 上
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