ばらつき・外れ値を含む実験データで進めるインフォマティクス:次の実験を導くデータ活用
マテリアルズ・インフォマティクス(MI)は、データ活用によって材料開発の高速化と高度化を実現する手法として、研究開発におけるデジタルトランスフォーメーションの重要な要素となりつつあります。
しかし実際の研究現場では、「実験データのばらつきが大きく、解析にどのように活用したらよいかわからない」「外れ値の扱いが分からない」といった理由から、MIの導入が停滞、あるいは断念されてしまうケースも少なくありません。
本ウェビナーでは、ばらつきや外れ値を含む「データの不確かさ」にどのように向き合い、研究開発の意思決定に活かしていくべきか、その考え方と実践的なアプローチを解説します。
また、予測精度の向上そのものを目的化するのではなく、不完全なデータの中からどのように「次の実験への有効な示唆」を抽出するかという視点についても、具体的な事例を交えながら紹介します。

| 開催日時 | 2026年04月15日(水) 15:00 ~ 16:00 |
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| 参加費 | 無料 |
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