連続生産のフロー合成における実験計画法DoE・機械学習での最適化手法

さらに理解を深めるため、ブラウザ上で一部を演習する予定です ！

　受講可能な形式：【Live配信】or【アーカイブ配信】のみ　 

◎実験計画法と最適化手法について基礎から最新手法まで紹介！
　マイクロ波加熱は省エネルギー効果が期待でき、フロー合成装置はGMPやQbDへの寄与が期待される！

日時

【Live配信受講】 2025年9月29日（月）  13:00～16:30
【アーカイブ受講】 2025年10月14日（火）  まで受付（配信期間：10/14～10/27）

◎Live(Zoom)配信受講者には、特典(無料)として「アーカイブ配信」の閲覧権が付与されます。
　オンライン講習特有の回線トラブルや聞き逃し、振り返り学習にぜひ活用ください。

【項目】※クリックするとその項目に飛ぶことができます

    セミナー趣旨

    　マイクロ波加熱フロー合成を題材のひとつとして、実験計画法（DoE: Design of Experiments）と最適化手法について基礎から最新手法まで紹介します。マイクロ波加熱は省エネぎー効果が期待でき、フロー合成装置はGMP（Good Manufacturing Practices）やQbD（Quality by Design）への寄与が期待されています。さらに理解を深めるため、ブラウザ上で一部を演習する予定です。

    【主催者より】　
    　チューブ内などで連続的に反応させるフロー反応では，実験室内での反応条件そのままで，容易に生産規模の拡張が可能である点で，バッチ合成に代わる手として最近のトレンドとなっています。本セミナーでは，「マイクロ波加熱フロー合成」における機械学習と実験計画法が丁寧に解説され，プロセスの最適化やパラメータの影響評価に応用も可能となります。ブラウザ上での実際の演習もありますので，理解しやすくセミナーの効果を実感できるものとなっています。

    セミナープログラム

    １．マイクロ波加熱フロー合成
    　1.1. マイクロ波加熱 
    　1.2. フロー合成とバッチ合成との比較 
    　1.3. 反応条件最適化 

    ２．実験計画法（DoE）
    　2.1. 全数
    　2.2. 分割統治
    　2.3. 分枝限定 
    　2.4. 実験計画法（ランダム）
    　2.5. 実験計画法（ラテン配置）
    　2.6. 実験計画法（DSD）

    ３．最適化
    　3.1. 回帰関数
    　3.2. ベイズ最適化 
    　3.3. 最適化手法の分類 

    □質疑応答□

    セミナー講師

    静岡大学 工学部 化学バイオ工学科 准教授　博士（工学）　武田 和宏 先生

    ＜主なご経歴＞
    2005年- 　静岡大学工学部助教授 
    2005年- 　Associate Professor, Faculty of Engineering, University of Shizuoka 
    1995年 - 2004年　九州大学工学部助手 
    1995年 - 2004年　Reseach Associate, Faculty of Engineering, University of Kyushu 

    ＜ご研究内容＞
    ・ライフサイクルを通したエンジニアリングに関わるプロセスシステム工学的研究
    ライフサイクルを通しての安全情報の管理技術、リサイクル技術、 環境調和型生産技術、安全を支える運転支援システムに関する研究に加え、機械学習を用いて有機合成化学の条件最適化や生分解性予測などの研究も行っています。

    セミナー受講料

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    応用物理一般   実験計画法一般   回帰分析
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