開催概要
マテリアルズ・インフォマティクス（MI）は、限られた実験（試作・評価）回数で最適な配合やプロセス条件を見つけることを目指すアプローチです。
従来の直交表などの実験計画法は、パラメータ空間全体を網羅的に分析する際に有効ですが、試行回数が多くなり、開発者がMIに期待する効果の一つである「開発スピードの劇的な向上」には必ずしも適していません。
本ウェビナーでは、この課題を解決する手法として注目される「ベイズ最適化」について基礎から解説します。
ベイズ最適化は、過去の実験データをもとに「次に試すべき最も有望な条件」を予測し、少ない試行回数で効率的に最適解へ到達できる強力なアプローチです。
「なぜ直交表より効率的なのか？」という根本的な違いから、基本的なアルゴリズム、そして研究開発DXプラットフォーム「miHub®」を活用した実際の事例（材料配合やプロセス条件最適化）までを、具体的かつ分かりやすくご紹介します。
参加費用
無料
コンテンツ
- はじめに
- 登壇者より講演：40分
- 質疑応答：20分
講演内容
- ベイズ最適化の基本アルゴリズム
- miHub®によるデモ事例
- 直交表との違い
※内容は変更となる場合が御座います。予めご了承願います。
登壇者
山田 晃平
Kohei Yamada
MI-6株式会社カスタマーサクセスデータサイエンティスト
前職では素材メーカーにて、主に樹脂をターゲットとしたシミュレーション業務に従事。現職では主に、MI-6が提供するSaaS型実験計画プラットフォームであるmiHubを通じて、技術面でのテーマ支援をしている。
対象者
- これからMIを始めてみようという方
- ベイズ最適化について学んでいきたい方
申し込み締め切り
2026年1月21日（水）14:00
※申込が多数あった場合は事前に締め切らせていただく可能性がございます
問い合わせ先
※ご登録いただくメールアドレスに、開催前日の参加者の確定を目処に事前案内のメールをお送りします。 迷惑メールの設定や、メールアドレス記載の誤りによって、ご案内ができないケースがございます。 設定確認と登録アドレスに間違いがないよう、ご確認お願いいたします。
※同業他社企業のお申し込みはお断りしております。
