本オンラインセミナーでは、機械学習を用いて互いに競合する条件を最適化 (多目的最適化) する手法を配合開発に取り入れることにより、全く新しい配合開発の手法を提供できる事を、ある総合エネルギー企業の事例を交えながらご紹介します。
配合の開発において、研究・開発部門では、大量の試作・試験と社内に蓄積された経験によって、新規配合が生み出されてきました。しかし、この方法では膨大な試作・試験により多くの時間とコストがかかってしまいます。これに加えて昨今では高品質で、かつサステイナブルな原材料を用いた配合がこれまで以上に求められるようになり、複数の条件を考慮した配合開発が鍵となります。
近年では配合開発環境のデジタル化、機械学習による配合の最適化を取り入れることで、開発における試作・試験数を最小限にし、新規配合を効率的且つスピーディーに開発・商品化することが可能になりました。
BIOVIAでは、配合から原材料、物質、工程など配合に関わる情報を一元管理することで、コストや法規制を参照しながら配合を設計する環境を構築するソリューションを提供しています。本オンラインセミナーでは、機械学習を用いて互いに競合する条件を最適化 (多目的最適化) する手法を配合開発に取り入れることにより、全く新しい配合開発の手法を提供できる事を、ある総合エネルギー企業の事例を交えながらご紹介します。
ぜひこの機会にご視聴ください。