技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー
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本セミナーでは、実験の自動化について取り上げ、機械学習を活用したロボットによる実験の自動化、蓄電池材料開発における実験自動化技術、自動実験ロボットとAIが連携した蓄電池材料開発について解説いたします。
(2026年1月14日 13:00〜14:30)
電池材料の開発では、高エネルギー密度・長寿命・高安全性といった多面的な性能を同時に実現する必要があり、従来の経験則や試行錯誤に基づく開発手法には限界が見えつつある。近年、自動実験技術を活用した高効率なデータ取得技術と機械学習に代表されるデータ科学的手法を組み合わせることで、材料開発の革新が急速に進んでいる。
本講演では、電池材料研究における材料探索・性能最適化の具体的事例を紹介する。特に、リチウム空気電池、金属リチウム電池、ナトリウムイオン電池を対象として、自律的な実験システムによる新材料発見の実施例を紹介する。
(2026年1月14日 14:45〜15:45)
本講演は、科学実験自律化のためのロボットに、機械学習手法を導入した我々の研究成果を紹介します。
科学実験の自律化は、実験者の負荷を下げつつ、実験結果の再現性を向上できるという点で期待されていますが、それぞれの実験のニーズにあった自律システムを構築するのは依然として困難です。汎用機であるロボットを使用すればそれぞれの実験環境に合った作業を実現できる可能性がありますが、ニーズにあった臨機応変なロボットの動作を人手で設計するのは労力が必要です。そこで、我々は機械学習技術を使用して自律的に科学実験作業するロボットの研究をしています。
本講演では、粉体操作に着目したロボットの研究事例をご紹介します。
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