実験計画法と多変量分析を用いた材料選択の最適化 < 定量的構造活性相関 アプローチの活用、実験計画法/多変量分析を用いた素材選択の最適化>
背景
原材料の材料を選択する過程は一般的に属性データを利用し、すべてのオプションをテストする必要があるため、多くの時間がかかるという欠点があります。その主な欠点は、すべての属性をテストした結果得られるモデルが、異なる物理的、化学的性質（物性）を持つオプションを予測するのが難しいことです。ただし、QSAR（Quantitative Structure-Activity Relationship）アプローチで構築されたモデルは、より少ない候補材料の組み合わせでも実装可能であり、より継続的な活用が可能です。
問題技術
- どのくらいのオプションをテストする必要がありますか？
- 必要な実験をするための人材と時間がありますか？
- 新素材が入ったらどうしたらいいですか？
解決策
- 物理的、化学的、および（または）生物学的特性を属性の代わりに変数として使用します。
- 従来の方法ではなく、次元縮小のために主成分を使用してください。
- テストするオプションのサブセットを選択するために、主成分を利用して共変量実験を設計します。
- 部分最小二乗法（Partial Least Squares）または一般化回帰モデルを使用して予測モデルを構築します。これにより、物理的、化学的、および（または）生物学的特性が時間の経過とともに変化しない持続可能なモデルを得ることができます。
特典
- 推測を排除するために主成分を利用した候補物質の選択
- テストする物質の組み合わせを縮小
- 今後考慮すべき物質の追加が必要なときに持続可能なモデルを利用可能
(영상) 材料選択のためのDOEと多変量モデリング技術 ( 2019-EU-45MP-092 )
2019. 4. 10日午後トレードタワーで行われたExplorers Guideセミナー資料です。
本セミナーで示した内容がpdfでまとめられており、Demoに活用されたJMP Data Tableも一緒に共有します
