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～

セミナー趣旨

　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。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。
　本セミナーでは、ベイズ最適化の基礎や活用のコツ、ベイズ最適化を活用した材料開発の最新動向について紹介します。

セミナープログラム

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？
　2.9　材料開発へのAI・ロボット導入のポイント

3　まとめ

セミナー講師

中山　亮（なかやまりょう）　氏
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（博士（理学））

 ＜略歴＞
　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。　＊左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。
　2022年　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。
　　現在に至る。

セミナー受講料

お1人様受講の場合　53,900円[税込]／1名
1口でお申込の場合　66,000円[税込]／1口（3名まで受講可能）

受講申込ページで2～3名を同時に申し込んだ場合、自動的に1口申し込みと致します。