時間を見つけては、ケモインフォマティクス・マテリアルズインフォマティクス・プロセスインフォマティクスや、データ解析・機械学習のセミナー講師をやっております。基本的にはパワーポイントのスライドを用いて講義形式で説明したり、必要に応じて実際のデータをお見せして説明したり、受講者の質問に対して回答したり、といった形でセミナーを進めておりました。ただ、実際に化学構造をデータ解析・機械学習でどのように扱うか、実験計画法でどのようにサンプルを選択するか、実際のデータからどのように数理モデルを構築するか、といった、説明だけでは伝わりにくいこともありました。
しかし今は Datachemical LAB がありますので、Datachemical LAB を補助的に用いて説明したり、講義で説明した内容を Datachemical LAB で実際に行ったりすることをしています。
化学・化学工学分野におけるデータ解析・機械学習クラウドサービス「Datachemical LAB」
化学・化学工学分野におけるデータ解析・機械学習が、プログラミングなしでできるクラウドサービス「Datachemical LAB」を開発し、提供を開始しましたので、ご案内します。プレスリリースは以下をご覧ください。 Datachemical ...
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2022.04.24
Datachemical LABによって研究者やエンジニアが実験や製造に集中できるようになった
ケモインフォマティクス・マテリアルズインフォマティクス・プロセスインフォマティクスが一般的に行われるようになってきました。これまで蓄積されたデータを用いたり、これから得るためのデータをうまく活用したりして、データ解析・機械学習によって構築し...
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2022.07.31
Datachemical LAB にどんな価値があるか
化学・化学工学分野におけるデータ解析・機械学習クラウドサービス「Datachemical LAB」の価値についてです。なお、無料トライアルを終えたほぼ全員が Datachemical LAB を即決していただき、そうでなくても、次の年度初め...
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2022.08.28
Datachemical LAB の出現によるデータ解析・機械学習の変化
分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理において、データ解析・機械学習をすることが一般的になってきました。ケモインフォマティクス・マテリアルズインフォマティクス・プロセスインフォマティクスという言葉も色々な場面で使われています。企業の...
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2022.08.07
Datachemical LABで解ける実践的な課題
Datachemical LAB をご利用いただき、皆様どうもありがとうございます。 分子設計・材料設計・プロセス設計におけるいろいろな問題・課題に対して、ご活用いただいているようで開発者としてとても嬉しい限りです。ご質問やご要望もいただい...
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2022.08.14
セミナーで、Datachemical LAB を用いて実際にケモインフォマティクス・マテリアルズインフォマティクス・プロセスインフォマティクスを行ったり、データ解析・機械学習を実施したりするようにしています。
例えば、
- 化学構造から特徴量 (記述子) x を計算する
- 特徴量 x と物性・活性 y との間で数理モデル y = f(x) を構築する
- 新たな化学構造を生成して、y の値を予測する
- 仮想的な実験条件を大量に生成する
- 最初に実験する実験条件を選択する
- 実験結果を用いて、実験条件 x と材料の物性・活性 y との間で数理モデル y = f(x) を構築する
- 予測精度の高いモデルの構築を検討する
- 予測結果を評価する
- 数理モデルを用いて未知の実験条件を予測し、予測結果に基づいて次の実験条件を選択する
- ベイズ最適化を実施する
- 適応型ソフトセンサーを構築し、時系列データを予測する
といったことを、実際に行いながら説明できるようになりました。
実際、セミナー終了後に受講者の方からアンケートを受け取るのですが、アンケート結果における満足度も高くなりましたし、好意的なコメントも多く寄せられております。
今後も Datachemical LAB を用いたセミナーの効果的なやり方について模索していきたいと思います。お時間のある方は、ぜひご参加をお待ち申し上げます。
以上です。
質問やコメントなどありましたら、twitter, facebook, メールなどでご連絡いただけるとうれしいです。
