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近年さまざまなAIツールが登場し、研究開発現場での活用も広がっています。実験条件からの結果の予測や要因分析などは多くのツールで一般的に行えるようになってきました。しかし複数工程を踏むプロセスを考慮することは難しく、現場への応用に課題が残っています。 AI解析プラットフォームMulti-Sigma(マルチシグマ)はこの課題を解決します。複数の工程のAIモデルを連結してシステム全体を一つのプロセスとして扱うことで、工程変更が最終結果へ及ぼす影響を連鎖的に予測し、重要因子を特定します。さらに、コストや性能など相反する目標を同時に満たす条件の探索も可能です。 本ウェビナーでは、従来のAIツールでは対応が難しかったケースに対してMulti-Sigmaを活用することにより、研究開発効率が飛躍的に向上した事例をご紹介します。 |
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【講義内容】 1. 実験データ解析の歴史 2. AI解析プラットフォームMulti-Sigmaとは? 3. 事例紹介(下記を予定) - 連鎖解析の活用によるMOF(金属有機構造体)における結晶構造を考慮したプロセスインフォマティクス - 連鎖解析の活用によるCAEのサロゲートモデリングとデータ同化 4. デモンストレーション 5. 最後に 6. 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 第35回中小企業優秀新技術・新製品賞 優秀賞 【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 |
| 2026年1月27日(火) 14:00~15:00 |