ベイズ最適化法を用いた実験(最適化作業)の効率化について話せます

エキスパート

氏名:開示前


■背景
生物、化学実験(主に材料組成の最適化等)において、実験点数を減らすためのAIを活用した実験計画作成法を指導しております。無駄な実験点数を削減し、性能向上が期待できる実験条件に絞って実験を行えるよう、事前にAI(機械学習)を使った結果の予測を行い、成果を上げております。
■話せること
・ベイズ最適化などの手法を取り入れた適応的実験計画の実践方法をお話いたします。
・上記方法を実践する上で注意すべき事項、問題点とその対策についてお話いたします。
■その他
・ベイズ最適化を実施するために必要となるアルゴリズム、プログラムの重要な部分についてご説明いたします。

プロフィール 詳細を見る


氏名:開示前

ファインケミカル系一部上場の化学会社にて20年以上勤務。この間に行われた新規事業の立案業務において企画立案、組織運営、海外ベンチャーからの技術導入などを組織の長として主導。イノベーション活動における社員の意識改革を目指した取り組を実施。新規事業開発における他社の事例調査を実施。オープンイノベーション活動として、国内外のベンチャー企業の技術調査、共同開発契約、など交渉を担当。社内外の事例解析より、新規事業企画案を事業化ステージへ移行させる過程において社内の政治的な動きが大きく影響することを熟知しております。新規事業開発をこれから担当される方へ向けて一助となるアドバイスが出来ると考えております。
化学製品の研究開発業務効率化のためIT技術の導入を主導。実験計画策定において、機械学習(ベイズ最適化等)を活用し、適応的実験計画に基づいた実験を指導。ベイズ最適化手法を活用する上で準備すべきもの、必要な知識、また本法のメリットと問題点などについてアドバイスいたします。


職歴

職歴:開示前


このエキスパートのトピック

謝礼金額の目安

¥52,000 / 1時間

取引の流れ


似ているトピック