マテリアルズ・インフォマティクスにおける従来の実験計画法とベイズ最適化の比較

■セミナー概要

本動画は、20023年3月29日に開催されたセミナーのアーカイブ動画となります。

MI-6のデータサイエンティストの青木より、実験条件最適化に特化したマテリアルズ・インフォマティクスのSaaSである「miHub(エムアイハブ)」でも採用しているベイズ最適化と実験計画法の違いについて解説しております。

■セミナーの内容例

■講演内容

1. はじめに
・実験計画法、ベイズ最適化とは
・実験計画法、ベイズ最適化の価値とは
・今回用いる単語の定義
・よくある質問への簡単な回答
2. 従来の実験計画法(直交表)
3. ベイズ最適化
4. 直交表とベイズ最適化
5. (応答曲面法とベイズ最適化)
6.おわりに

■登壇者

MI-6株式会社/データサイエンティスト
青木翔平(あおきしょうへい)

大阪大学大学院工学研究科応用化学専攻修了。大学院時代は触媒インフォマティクスを利用した有機金属触媒反応開発を研究。実験条件最適化を中心とした有機分子〜無機化合物まで幅広い材料におけるプロジェクトの実績あり。現職ではデータサイエンティストとしてmiHub、Hands On 事業に携わる。

■対象者（こんな方におすすめです）

・「マテリアルズ・インフォマティクス（MI）」に関心がある方
・実験計画法とベイズ最適化の違いについて興味のある研究者
・MI推進のチームや部署を立ち上げはじめたばかりの推進者
・MI推進室はないが、MIに興味があって活動を始めようとしている研究者や企画者
・すでにMIに取り組み始めており、今後全社的な展開を考えられている推進者・企画者

■問い合わせ先

MI-6株式会社 事業開発部 bd@mi-6.co.jp

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