○効率よく材料開発を進めるための重要な鍵の1つ「ベイズ最適化」活用のコツを詳解！

○基礎から世界の最新動向、最適化シミュレーション事例や複数サンプルの並列処理・

複数物性値の最適化など実務上のポイントまで。

ベイズ最適化の基礎から材料開発への

適用のポイント・最新動向まで

【提携セミナー】

主催：株式会社情報機構

日本は少子高齢化が進み、人手不足が顕在化しているうえ、働き方改革により、短時間で最大の成果を出すことが強く求められています。効率よく材料開発を進めるための一つの鍵が「ベイズ最適化」です。本講演では、ベイズ最適化の基礎や活用のコツ、ベイズ最適化とロボットを活用した材料開発・合成の最新動向について紹介します。

◆受講後、習得できること

• ベイズ最適化とロボットを活用した材料開発に関する世界の動向
• ベイズ最適化とロボットを活用した材料開発が研究環境に与えるインパクト
• ベイズ最適化の基礎知識
• 材料開発にベイズ最適化を適用する上での注意点
  など

◆受講対象者

• 本テーマに興味のある方なら、どなたでも受講可能です。
• 特に、ベイズ最適化に興味・関心はあるけれど、よく分からないという材料研究者向きの内容を紹介する予定です。

◆必要な予備知識など

ベイズ最適化を活用した材料開発に興味のある材料研究者であれば、特に予備知識は必要ありません。

担当講師

東京大学 大学院　理学系研究科　化学専攻　固体化学研究室　特任助教　中山 亮 先生

2013年　京都大学 理学部 理学科 卒業
2015年　京都大学大学院 理学研究科 化学専攻 博士後期課程
2015年　日本学術振興会 特別研究員 (DC1)
高濃度水素ドーピング装置の開発
上記を用いた金属酸化物薄膜の電子伝導度制御に関する研究
2018年　東京工業大学 物質理工学院 応用化学系 一杉研究室 研究員
2021年　同上 特任助教
全固体薄膜電池の作製・評価
新規固体電解質薄膜の合成に向けた装置開発
AI (ベイズ推定) を用いたイオン伝導度評価手法の開発
ベイズ最適化を用いた合成条件最適化のシミュレーション

セミナープログラム（予定）

１．背景　AIやロボットを活用した研究開発の重要性
1.1　材料合成における現在の課題　-探索空間の多次元化-
1.2　ベイズ最適化とロボットを組み合わせた「自律的」物質合成とは
1.3　AI、ロボット、研究者が協働するデジタルラボラトリとは
1.4　デジタルラボラトリが研究環境に与えるインパクト

２．材料開発の現場でベイズ最適化を活用するには？
2.1　ベイズ最適化の基礎
2.2　ベイズ最適化による合成条件最適化のシミュレーション例～何回実験すれば最適化が完了するのか？～
2.3　スパース推定を用いたベイズ最適化
2.4　複数のサンプルを並列処理するには？
2.5　複数の物性値を最適化するには？
2.6　適切な課題設定の方法は？
2.7　ベイズ最適化で従来より優れた材料は開発できるのか？
2.8　ベイズ最適化を実際に行うには？

３．まとめ

＜質疑応答＞

公開セミナーの次回開催予定

開催日

2023年2月9日（木）　13:00-17:00　＊途中、小休憩を挟みます。

開催場所

Zoomによるオンラインセミナー

受講料

【オンライン受講：見逃し視聴なし】　1名41,800円(税込、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき30,800円

【オンライン受講：見逃し視聴あり】　1名47,300円(税込、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円

＊学校法人割引；学生、教員のご参加は受講料50％割引。

オンライン配信のご案内

★　Zoomによるオンライン配信

については、こちらをご参照ください

備考

※配布資料・講師への質問等について

●配布資料は、印刷物を郵送で送付致します。
お申込の際はお受け取り可能な住所をご記入ください。
お申込みは4営業日前までを推奨します。
それ以降でもお申込みはお受けしておりますが（開催1営業日前の12:00まで）、
テキスト到着がセミナー後になる可能性がございます。

●当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
（全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。）
●本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり
無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。

お申し込み方法

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