第1部 ポリマー設計のためのモデル化と逆解析

(2026年1月15日 10:30〜12:00)

　高分子材料設計を行うにあたっての材料表現法、モデル化法などの実践的な方法を学びます。なるべく数式を使用せずにモデル化と逆解析の考え方の概念を分かりやすく解説をし、講演後すぐに材料設計に取る組めるマインドを作ることを目標とします。

1. はじめに
   1. データ解析の基礎
   2. 扱うデータの特性を把握する
      1. 主成分分析
      2. 回帰分析の基礎
2. ケモインフォマティクスとは?
   1. データのモデル化法について
   2. モデルの逆解析について
3. 分子設計の事例紹介
   1. 医薬品分子設計
      1. 化学空間の可視化による構造探索
      2. タンパクと化合物の相互作用空間の可視化と構造探索
4. ポリマーアロイを題材とした有機材料の設計
   1. 輝度向上性フィルムの成分組成とプロセス条件の最適化
   2. PPを主体として輸液用パックの開発
   3. 共重合ポリマーの設計
      • 構造の記述子化について
   4. 少ないデータからのモノマー設計
5. 少ない実験データから出発して少ない実験回数で目的物性を実現させるには?
   • ベイズ最適化の活用
6. ソフトセンサー
   1. 化学プラントの監視のためのソフトセンサー
      1. ソフトセンサーの構築法
      2. ソフトセンサーの劣化
      3. 適応型ソフトセンサーの開発
   2. ソフトセンサーを用いた制御
7. プロセス・インフォマティクス
   • 材料設計・プロセス設計・品質管理と制御の連動
8. 自動化化学への展開
• 質疑応答

第2部 シミュレーションと逆解析を含むデータサイエンスを用いた材料設計

(2026年1月15日 13:00〜14:30)

　今日の材料設計においてはシミュレーションとデータサイエンス技術の適用が重要となってきている。初学者向けに基本的な考え方と事例を紹介する。

1. 概要
   1. 材料の多階層 (マルチスケール) 特性
   2. シミュレーションとデータサイエンスによるアプローチ
   3. 最近のトレンドとマテリアルズ・インフォマティクス
2. シミュレーションによる材料設計
   1. 量子化学・第一原理計算 (MO、DFT)
   2. 全原子分子動力学 (MD)
   3. 粗視化分子動力学 (CGMD)
   4. 逸粒子動力学 (DPD)
   5. レプテーションダイナミクス
      • Slip-Link&Spring
      • PCN
   6. 平均場・自己無撞着場理論 (SCFT)
   7. 連続体の多相構造シミュレーション
      • PhaseField
      • FEM
   8. マルチスケールシミュレーション
3. データサイエンスによる材料設計
   1. 教師あり学習 (回帰・分類)
   2. 教師無し学習 (クラスタリング)
   3. 分子記述子 (ディスクリプタ)
   4. 定量的構造物性相関 (QSPR)
   5. データの入手と加工
   6. ハイスループット計算によるデータ構築
   7. ベイズ最適化
   8. 逆解析による物性から分子構造の予測
   9. シミュレーションのための機械学習 (機械学習ポテンシャル)
   10. シミュレーションのための機械学習 (MD-GAN)
• 質疑応答

第3部 逆問題解析による接着接合部の応力分布、表面性状推定

(2026年1月15日 14:45〜16:15)

　工学における逆問題の応用事例として、接着接合部の応力分布推定手法とねじ締結部の表面性状推定手法を紹介する。また、これらの手法の基礎となる有限要素法の概要ならびに逆問題の解法を解説する。

1. 工学における逆問題概要
   1. 順問題と逆問題
   2. 順問題の解法 (有限要素法)
   3. 線形逆問題の解法 (チホノフの適切化法)
   4. 非線形逆問題の解法 (ダウンヒルシンプレックス法)
2. 応用事例1 接着接合部の応力分布推定
   1. 逆問題の設定 (有限要素法による応力解析)
   2. チホノフの適切化法による解法
   3. 検証実験
3. 応用事例2 ねじ締結部の表面性状推定
   1. 逆問題の設定 (有限要素法による振動解析)
   2. ダウンヒルシンプレックス法による解法
   3. 検証実験
4. まとめ
• 質疑応答