セミナー概要
ロバスト設計・製造プロセス実現のための機械学習入門（Part1: 設計編）
製品開発においては、変化に迅速に対応しつつ、信頼性や低コスト性が問われます。徹底的なパラメータ実験を開発の初期段階で行ったり、不確かさを考慮した設計ポイントを探索し、手戻りの無い試作評価を行うにはシミュレーションに品質工学的なアプローチを併用するのが有用です。実験計画法を使用してシミュレーションを最小限の回数だけ実行し、過渡応答や空間依存などでも対応可能な、ガウス過程を使った予測モデル（サロゲートモデル）を構築することで、影響のあるパラメータを把握するために感度解析を行ったり、また複数の予測モデルを結合して高速性を維持した複雑なモデルも構築できます。
今回のセミナーは、設計におけるロバスト性確保のために不確かさの定量化（UQ)を用いた機械学習について解説していきます。今回の【Part1：設計編】では、実験計画法でのパラメトリックスタディ、多次元のパラメータ、非線形解析でのシナリオ評価、不確かさの下での設計最適化、実験データを活用したベイズ逆解析についてご紹介していきます。
次回【Part2】の製造プロセス最適化については、特に統計的な工程管理や実験や、センサーデータでの実測データを使ったモデル更新が可能なベイズキャリブレーションをご紹介していきます。
■こんな方におすすめ
・ モデルが高負荷で少数のデータしか得られない中でパラメータ検証したい
・ 従来の勘や経験に頼っていた技術を定量化し根拠のある意思決定をしたい
・ 高次元のマルチフィジックスの問題の複雑な交互作用を理解したい
・ 空間や周波数や時間などの過渡応答のような高負荷なシミュレーションの高速化
・ 不確かさ要因の特性を定量化、ばらつきの結果への影響や感度解析を行いたい
・ 不確かさを考慮し、最悪なケースを防ぎ、的を絞ったロバスト最適化
・ 実測データを活用した、モデルキャリブレーションによるベイズ逆解析
講師
中野 智宏
計測エンジニアリングシステム株式会社
Information
| 開催日時 | 2023年10月19日(木) 13:00～14:00 |
|---|---|
| 所要時間 | 50分＋質疑応答(10分程度） |
| 開催方式 | オンライン |
| 受講環境 | Microsoft Teams |
| 申込期限 | 2023年10月16日(月) 12:00 まで |
| 参加費用 | 無料 |
| 定員 | 200名 |
| 備考 | 資料などにつきましては、セミナー事務局（ kesco_sales@kesco.co.jp ）から送付いたします。 ※迷惑メールフォルダーに振り分けられることがあります。メール不着と思われる場合は、お手数ですが、迷惑メール設定をご確認ください。 |
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