プレスリリース

国立大学法人東京大学　 理学系研究科 化学専攻 固体化学研究室/特任助教　 中山　亮　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。

ロボット、AI、研究者のそれぞれが「協働」するラボ=デジタルラボラトリの基礎と材料開発の自動化・自律化に関する動向・導入事例に関して紹介、また、ベイズ最適化の基礎や材料開発への活用のコツについてもお話しします。
本講座は、2023年11月30日開講を予定いたします。
詳細：https://andtech.co.jp/seminars/1ee71769-50b4-6e16-bda2-064fb9a95405
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Live配信・WEBセミナー講習会　概要



テーマ：ベイズ最適化の材料開発への適用のポイント
〜基礎から最新動向まで〜
開催日時：2023年11月30日(木) 13:30-17:30
参 加 費：39,600円（税込） ※ 電子にて資料配布予定
U　R　L ：https://andtech.co.jp/seminars/1ee71769-50b4-6e16-bda2-064fb9a95405
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



　ープログラム・講師ー
国立大学法人東京大学　 理学系研究科 化学専攻 固体化学研究室/特任助教　 中山　亮　氏


本セミナーで学べる知識や解決できる技術課題



・機械学習とロボットを活用した材料開発に関する世界の動向
・機械学習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


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/seminars/search

　
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）



【講演主旨】
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。重要なことは、日本の強みである「化学や材料に関する勘・コツ・経験」とマテリアルズインフォマティクス、人工知能(AI)、そして、ロボット技術を組み合わせて、研究開発のDX化を進めることです。本講演では、ロボット、AI、研究者のそれぞれが「協働」するラボ=デジタルラボラトリの基礎と材料開発の自動化・自律化に関する動向・導入事例に関して紹介します。また、ベイズ最適化の基礎や材料開発への活用のコツについてもお話しします。

【プログラム】
１．背景 機械学習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. 機械学習、ロボット、研究者が協働するデジタルラボラトリとは
　1-3. ロボットの日常への進出-ロボットの値段は安くなっている-
　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？
　2-8. ベイズ最適化を実際に行うには？
　2-9. 材料開発へのAI・ロボット導入のポイント
3．まとめ


＊ 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