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化学工学会第88年会(東京)

講演プログラム検索結果 : machine learning : 22件

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キーワード が『machine learning』と一致する講演：22件該当しました。
検索結果は開始時刻順に並んでいます。

講演
時刻		講演
番号		講演題目／発表者キーワード分類
番号		受理
番号
第 1 日
15:00～ 15:20		I119Quantitative Comparison of Reinforcement Learning and Model-based Optimal Control for Chemical Processes
process control
machine learning
optimal control
6-d52
Day 1
16:40～ 17:00		D124[Invited lecture] Graph theory approach to data-driven energy planning
P-graph
energy planning
machine learning
K-2620
第 2 日
9:20～ 10:20		PB225機械学習を指針とした進化分子工学による抗体断片の結合機能創出
Antibody fragments
Phage display
Machine learning
7-a551
第 2 日
9:20～ 10:20		PB237真菌セルラーゼの機械学習支援を用いた多機能同時進化工学
machine learning
enzyme
biorefinery
7-a710
第 2 日
11:00～ 11:20		F207エポキシドとグリニャール試薬の開環反応における原薬フロー合成のハイブリッドモデリング
Flow chemistry
Machine learning
Random forest regression
5-i167
第 2 日
13:20～ 14:20		PC229モノクローナル抗体製造における上流・下流統合プロセスのシミュレーションと設計
(東大院工) ○(学)滋山 旭昇・ (海)Badr Sara・ (正)林 勇佑・ (正)杉山 弘和
Surrogate model
Bayesian optimization
Machine learning
6-b496
第 2 日
14:20～ 15:20		PC230水素パイプラインの水素漏洩検知に向けた機械学習と物理モデリングの適用
hydrogen pipeline
leak detection
machine learning
10-e269
第 2 日
14:20～ 15:20		PC236Machine Learning Study for Identifying key factors that determine the Corrosion Resistance of Stainless Steels
Machine Learning
Corrosion
6-g420
Day 3
9:00～ 9:20		D301Prediction of surface-modified iron oxide nanoparticles extraction from reaction field using solubility parameters and machine learning
nanoparticle extraction
solubility parameter
machine learning
IS-1475
第 3 日
9:20～ 10:20		PD311Hansenパラメータを入力とした機械学習によるナノ粒子分散性の予測
Hansen solubility parameter
nanoparticle dispersion
machine learning
1-b486
第 3 日
9:20～ 10:20		PD333バイオオイル／重質油混合接触分解における機械学習を用いた生成物組成予測
bio-oil
co-processing
machine learning
5-a539
第 3 日
10:20～ 10:40		H305機械学習とランダム運動モデルを組み合わせた粉体混合の高速計算
Powder mixing
High-speed computing
Machine learning
2-f112
第 3 日
10:20～ 11:20		PD346機械学習を利用した多孔質高分子モノリス触媒の開発
Immobilized Catalyst
Monolith
Machine Learning
5-a317
第 3 日
10:40～ 11:00		H306[注目講演] Machine learning-based calibration of physical properties in bulk material simulations
(U. Tokyo) ○(正)Li Shuo・ (正)Sakai Mikio
Discrete element method
Machine learning
Model identification
2-f284
第 3 日
11:00～ 11:20		I307ジペプチド物性データ解析によるLC溶出時間の予測
peptide
LC-MS/MS
machine learning
7-h450
第 3 日
14:05～ 14:55		R306[依頼講演] 化学工学分野における理論駆動型機械学習モデルの活用
Machine learning
Artificial Intelligence
Big data
HQ-21471
第 3 日
14:20～ 15:20		PE302敵対的生成ネットワークによる高分子構造生成と分離膜設計の応用
machine learning
polymer membrane
gas separation
4-a625
第 3 日
14:20～ 15:20		PE340Machine Learning-assisted Large-scale Screening of Metal-organic Frameworks for CO2/CO Separation
Metal-organic frameworks
CO2/CO separation
machine learning
4-e487
第 3 日
15:00～ 15:40		B319[依頼講演] 化学工場におけるデジタル技術の活用
chemical plant
digital transformation
machine learning
SS-5349
第 3 日
16:00～ 17:30		Q306[依頼講演] 化学工場におけるデジタル技術の活用
chemical plant
digital transformation
machine learning
SS-7348
第 3 日
16:00～ 17:30		Q307深層生成モデルを用いた機能性分離材料の逆設計
machine learning
polymer membrane
gas separation
SS-7357
第 3 日
16:00～ 17:30		Q314[招待講演] 実用段階に入った予知保全におけるAI活用事例
AI
Machine Learning
Predictive Maintenance
SS-7393
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