AI × ライフサイエンス最新知見をお届け！Epistra Tech Blog 始動

このたび「Epistra Tech Blog」を開設いたしました。
これまでのご縁を大切にしながら、研究開発に携わる皆さまへ、AIを活用した条件最適化の知見や、ライフサイエンス分野における最新の技術動向を定期的にお届けしてまいります。

初回となる今回は、研究現場で関心の高い以下の記事をご紹介いたします。

ベイズ最適化と実験計画法（DoE）を比較した培地最適化の事例

培地最適化へのAI活用の入門解説 (実行可能なコード例付き)

日々の研究やプロジェクト推進において、ご参考いただけましたら幸いです。

公開中の記事をご紹介！

培地最適化におけるベイス最適化 vs 古典的実験計画法

細胞培養や再生医療で注目される培地最適化。ベイズ最適化と DoE を比較し、収量向上や効率化を実現した事例を解説。研究現場から製造スケールまで活用可能な AI 最適化の最新知見を紹介します。

培地成分を対象としたベイズ最適化の活用入門

従来の経験則や DoE に代わり、少ない試行で成果を最大化できるベイズ最適化。培地最適化を題材に、その実装例と効果を解説しました。Pythonコード例付きでわかりやすく解説します。

培地成分を対象としたベイズ最適化の活用入門 (バッチ最適化）

培地成分を対象としたベイズ最適化活用の応用として、バッチ最適化を紹介します。

バッチ最適化は、一度に複数の条件を並列に実施する実験科学に適した手法です。Pythonコード例付き。