プレスリリース

奈良先端科学技術大学院大学　船津　公人　氏、昭和電工マテリアルズ(株) 　花岡　恭平　氏、(株)東芝　桐淵　大貴　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ベイズ最適化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「ベイズ最適化」講座を開講いたします。

複数の多目的ベイズ最適化手法の簡単な原理とその長所・短所について紹介、ベイズ最適化を実際に適用する際の課題に対応する解決策のポイントを知ることができます。
本講座は、2022年12月16日開講を予定いたします。
詳細：https://andtech.co.jp/seminar_detail/?id=11022
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Live配信・WEBセミナー講習会 概要


テーマ：ベイズ最適化による材料探索の効率化・設計の高度化および目的達成への取り組み
開催日時：2022年12月16日(金) 10:30-15:15
参 加 費：44,000円（税込） ※ 電子にて資料配布予定
U R L ：https://andtech.co.jp/seminar_detail/?id=11022
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


ープログラム・講師ー

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第1部 ベイズ最適化による少ない実験回数による目的達成
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講師 奈良先端科学技術大学院大学 データ駆動型サイエンス創造センター センター長 特任教授 東京大学名誉教授 船津 公人 氏

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第2部 多目的ベイズ最適化による機能性材料設計
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講師 昭和電工マテリアルズ(株) 先端技術研究開発センタ 主任研究員 花岡 恭平 氏

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第3部 ベイズ最適化と低次元化の組合せによるモノづくりにおける試行回数低減への取り組み
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講師 (株)東芝 研究開発センター 知能化システム研究所 システムAIラボラトリ- 研究主務 桐淵 大貴 氏



本セミナーで学べる知識や解決できる技術課題


ベイズ最適化の意味と使い方
多目的ベイズ最適化の手法、実務で利用するためのヒント、企業のR&Dにおいてベイズ最適化を利用する際の注意点、
一目的ベイズ最適化の延長で簡易的に多目的ベイズ最適化を実施する方法、多目的ベイズ最適化を用いた材料設計の最新事例。
・適用におけるベイズ最適化の課題と、課題を解決するベイズ最適化の拡張手法
・製造業でのベイズ最適化の適用事例



本セミナーの受講形式


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。
https://andtech.co.jp/



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。
https://andtech.co.jp/seminar_category/



株式会社AndTech 書籍一覧


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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。
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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。
https://andtech.co.jp/business_consulting/



本件に関するお問い合わせ


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）


第1部 ベイズ最適化による少ない実験回数による目的達成


【講演主旨】
マテリアルズインフォマティクスの展開は材料開発のやり方を変えている。しかしながら、そのためのデータが少ない場合は予測性の高い予測モデルを構築しそれによって材料開発の行うことはなかなか難しい。少ない実験回数で目的物性を満足する材料を開発したいと考えた時に役に立つ手法がベイズ最適化である。少ない実験データで予測モデルを構築し、どの実験を行えばよいかを提案する。これを繰り返すことで予測モデルが改善されると同時に目的物性を満足する候補材料提案につながっていく。


【講演ポイント】
データが多くある場合のモデル化と材料開発戦略とデータが少ない場合の材料開発の戦略の違いを理解できる。

【プログラム】
１． ベイズ最適化とは
２． ガウス過程回帰
３． 最適値の探索
４． ベイズ最適化の特徴
５． 適用事例
【質疑応答】

第2部 多目的ベイズ最適化による機能性材料設計

【講演趣旨】
産業界における材料設計では、その用途に応じて、複数の目的変数の最適化が要求されることが多い。例えば１００℃環境で１０年間使用される材料であれば、軽量性や伸縮性等の材料機能に関する目的変数に加えて、１００℃に耐える耐熱性と１０年継続利用可能な耐久性が要求される。こうした最適化問題を効率的に解くことが期待される多目的ベイズ最適化であるが、現状はアカデミアを中心に限られた成功例が報告され始めている状態であり、産業界のどんな課題に、どのように使えばいいのか判断することは難しい。そこで本講座では産業界の立場で多目的ベイズ最適化の研究に従事する講師の視点から、複数の多目的ベイズ最適化手法の簡単な原理とその長所・短所について紹介する。合わせて、単目的ベイズ最適化の延長で簡易的に多目的ベイズ最適化を実現する方法や、講師の所属する昭和電工マテリアルズにおける最新の技術開発、活用事例についても紹介する。

【プログラム】
１．昭和電工マテリアルズにおけるマテリアルズインフォマティクスの取り組み概要

２．多目的ベイズ最適化入門
2.1 ベイズ最適化の原理復習
2.2 多目的ベイズ最適化手法

３．多目的ベイズ最適化手法の長所・短所
3.1 多目的ベイズ最適化手法の比較方法
3.2 各手法の長所・短所

４．単目的ベイズ最適化ツールで簡易的に多目的ベイズ最適化を実現する方法

５．昭和電工マテリアルズにおける機能性材料開発のための多目的ベイズ最適化
5.1 機能性材料開発のための多目的ベイズ最適化手法開発
5.2 実務での有効性を確認するための性能検証
5.3 多目的ベイズ最適化を搭載したマテリアルズインフォマティクスプラットフォーム

６．まとめ
【質疑応答】


第3部 ベイズ最適化と低次元化の組合せによるモノづくりにおける試行回数低減への取り組み

【講演主旨】
製造業でのベイズ最適化の適用における課題と、その課題を解決するベイズ最適化の拡張手法について紹介する。課題は大きく分けて2つ存在する。1つ目は試行回数を削減したいという課題であり、高次元の問題の場合や複雑な目的関数の場合に発生する。課題解決策として、低次元化やドメイン知識を用いたベイズ最適化手法を紹介する。2つ目の課題は適用範囲を拡大したいというもので、ロバスト性や制約に対応するベイズ最適化手法を紹介する。特に、1つ目の課題に関して、ベイズ最適化と低次元化の組合せによるシミュレーションモデルのキャリブレーション効率化の技術紹介を行う。

【講演ポイント】
ベイズ最適化を実際に適用する際の課題に対応する解決策のポイントを知ることができる。

【プログラム】
・製造業でのベイズ最適化の適用事例（材料の組成設計、風車配置設計等）
・適用におけるベイズ最適化の課題と、課題を解決するベイズ最適化の拡張手法
・課題1：試行回数削減に向けた低次元化とドメイン知識活用
・課題2：適用範囲拡大に向けたロバスト性への対応と制約への対応
・技術紹介：ベイズ最適化と低次元化の組合せによるシミュレーションモデルのキャリブレーション効率化
（問題設定、提案手法、数値実験）
【質疑応答】


＊ 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

プレスリリース提供：PR TIMES