マテリアルズ・インフォマティクスにおける従来の実験計画法とベイズ最適化の比較【無料ウェブセミナー】：PR

2023年3月29日（水） 15時より、マテリアルズ・インフォマティクスにおける「実験計画法」と「ベイズ最適化」の違いについて解説するセミナーを開催します。直交表とベイズ最適化の違い、また「実験点の本来の狙い」や「データ取得可否の影響」といった観点から見たそれぞれの特徴など、有機分子〜無機化合物まで幅広い材料のプロジェクトに関わった現役データサイエンティストが解説します！

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近年、材料開発の現場や素材・化学メーカーでは、マテリアルズ・インフォマティクス（MI）を用いることによって、従来の研究開発手法よりも効率的に新素材の発見や目標値の探索を行うことが注目されています。

国内外を問わず、素材開発や研究に関わる研究機関をはじめ、企業や大学等でMIを活用し目標とする素材や物性値の発見を達成した事例を耳にしたことがある方も少なくないでしょう。

しかし、実際にMIを検討・取り組む企業のご担当者様を支援する中で、「従来の研究開発手法とどう違うのか？」「そもそも、どのような手法やアプローチで材料開発が効率化するのか」といった現場ならではの本音を伺うことも少なくありません。

そこで、今回は数あるMIの手法の中でよく用いられる「ベイズ最適化」と「実験計画法」について、どのような違いがあるのか、どういった観点で「ベイズ最適化」を用いることによる効率化が見込まれるのかを徹底解説します。

厳密には、「ベイズ最適化」という手法は「実験計画法」の中に含まれるものであるため、比較・区別する意図を整理しながら、いずれの基礎知識も体系的に整理してお話しします。

例えば、それぞれのアプローチが「実験点の本来の狙い」や「データ取得可否の影響」、「制約条件の設定しやすさ」といった観点ではどのような特徴があるかなどを1つずつ紐解いていきます。

※本セミナーは過去に1度開催しており、参加者の多くの方から大変好評をいただいた回となります。この度、内容をよりアップデートし開催いたします。

今回はMI専業企業のデータサイエンティストとして、多くの企業様に合わせてカスタマイズしたご支援や解析を行ってきた青木が登壇いたします。データサイエンティストとしての実績はもちろんのこと、有機金属触媒反応開発の研究に携わり、その他にも実験条件最適化を中心とした有機分子〜無機化合物まで幅広い材料におけるプロジェクトの実績があります。これからMIを検討中の研究者・実験者の方はもちろんこと、これからデータサイエンスについて学びたい方にとっても分かりやすく、体系的に整理した解説をいたします。

MI専業企業だからこそお伝えできる実践的な情報をご期待ください。ぜひ、社内の方もお誘い合わせのうえ、リアルタイムでご視聴くださいませ。

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■概要

• イベント名：「マテリアルズ・インフォマティクスにおける従来の実験計画法とベイズ最適化の比較」
• 日程：2023年3月29日（水）15：00〜16：00
• 会場：オンライン開催
• 費用：無料

＜当日の内容＞

1. はじめに

• 実験計画法、ベイズ最適化とは
• 実験計画法、ベイズ最適化の価値とは
• 今回用いる単語の定義
• よくある質問への簡単な回答

2. 従来の実験計画法（直交表）

3. ベイズ最適化

4. 直交表とベイズ最適化

5. （応答曲面法とベイズ最適化）

6.おわりに

※当日は本内容に追加してお話しする予定がございます。

＜登壇者＞

MI-6株式会社/データサイエンティスト

青木翔平（あおき　しょうへい）

大阪大学大学院工学研究科応用化学専攻修了。大学院時代は触媒インフォマティクスを利用した有機金属触媒反応開発を研究。実験条件最適化を中心とした有機分子〜無機化合物まで幅広い材料におけるプロジェクトの実績あり。現職ではデータサイエンティストとしてmiHub、Hands On 事業に携わる。

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皆さまのご参加を心よりお待ちしております。

記事提供：MI-6株式会社