材料開発を効率化！事例で学ぶAI活用法　―革新的実験計画法Multi-Sigma―

Multi-Sigma（マルチシグマ）は、ディープラーニングおよびベイズ解析による予測と、遺伝的アルゴリズムによる多目的最適化が可能なAI解析プラットフォームです。材料の配合条件の探索の効率化や、製造プロセスの最適化に役立ちます。本ウェビナーでは、Multi-Sigmaの活用により研究開発効率が飛躍的に向上した事例を多数紹介します。

【講義内容】
1. AIを活用した革新的実験計画法「Multi-Sigma」とは？
2. 事例紹介（下記を予定）
　- 食品中の化学物質の抗酸化作用予測
　- 化合物の毒性評価
　- アルツハイマー病の薬剤の薬効最大化と副作用最小化
　- 冷媒の温室効果係数の予測
　- 次世代太陽電池材料の探索
　- 物質の構造特性を考慮したMOF材料の最適設計
　- アルミニウムのアップグレードリサイクルプロセスの最適化
　- コンクリート製造条件のオーダーメイド最適化
3. まとめ
4. 質疑応答

【担当講師】
株式会社エイゾス（Multi-Sigma開発元）
創業者
河尻耕太郎博士 (工学)

第４回TCIベンチャーアワード　優秀賞

産総研プレスリリース　人工知能で体外設置型人工心臓を最適設計

【Multi-Sigmaの特徴】

統計の専門的な知見、プログラミングスキル不要で、どなたでも最先端のAIエンジニアと同品質の解析が可能

複数のアウトプットに対して高精度予測・要因分析・最適化（逆解析）をシームレスに実行

ビッグデータ不要！少数のデータから高精度に解析するための独自技術を搭載　☆国際特許取得済

複雑な条件設定に対応！研究開発の現場に最適
パラメータ間の制約条件・アウトプットの目標値を設定して最適化・ロバスト設計

■参加費用無料

■株式会社ライトストーン　ライブ配信

開催予定はありません。

材料開発を効率化！事例で学ぶAI活用法 ―革新的実験計画法Multi-Sigma―

材料開発を効率化！事例で学ぶAI活用法　―革新的実験計画法Multi-Sigma―