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

最新動向を俯瞰的に学び、データサイエンティスト/材料開発者が知っておくべき基礎

材料工学におけるAI技術の最前線

最新動向を俯瞰的に学び、データサイエンティスト/材料開発者が知っておくべき基礎

～ベイズ推論とスパースモデリングを情報数理基盤とするデータ駆動科学 / AI for Science/Material engineeringを実践的に学ぶ～
オンライン 開催
関連するセミナー・出版物
  • ライブ配信セミナーに申し込む
  • アーカイブ配信セミナーに申し込む

    • アーカイブ配信で受講をご希望の場合、視聴期間は2026年6月5日〜18日を予定しております。
    アーカイブ配信のお申し込みは2026年6月5日まで承ります。

    概要

    本セミナーでは、ベイズ推論とスパースモデリングを情報数理基盤とするデータ駆動科学でAI for Material engineeringについて解説いたします。

    開催日

    • 2026年5月21日(木) 10時30分 ～ 16時30分

    受講対象者

    • 材料開発者
    • 実験データ解析手法の幅を広げたい方
    • スペクトル解析の背後にある数理の基礎を学びたい方
    • 解析ソフトウェア開発等に携わる方

    修得知識

    • AIの進展
    • AI for Scienceへの流れ
    • AI for Scienceの材料科学版であるAI for Material engineeringに関する知識
      • データ駆動科学の三つのレベル
      • 機能発現の3+1ステップモデル

    プログラム

    　本講座ではAIを科学に適用するAI for Scienceとほぼ等価なデータ駆動科学を用いて、AI for Material engineeringについて講義をし、今後各企業で必要にあるAI技術を紹介します。AIというとChat GPTなどの生成系AIを考えますが、その前に、実験計測データは数値計算データに含まれる、その材料に含まれる本質的な潜在構造を抽出することが必要です。その手法の一つであるスパースモデリンぐ (SpM: Sparse Modeling) において、生成AIが必要であることを述べます。
    　以上の背景から本セミナーでは、AI for Science/データ駆動科学の情報数理基盤のベイズ計測とSpMを紹介し、これらがどのような仕組みで材料開発に活かされるかを、私が提案した機能発現の3+1ステップモデルに基づき説明します。
    　本セミナーを受講することにより、AIの進展からAI for Scienceへの流れを理解することができます。そのAI for Scienceの材料科学版であるAI for Material engineeringに関する知識として、「データ駆動科学の三つのレベル」、「機能発現の3+1ステップモデル」が得られます。これら二つの知識を身につけると、明日から実践的な材料開発をAI for Material engineeringに基づき行うことができます。

    1. 本セミナーのねらい
      1. AIの歴史とAI for Science
      2. AI for Material engineering
      3. AI for Material engineeringによる高収益化
    2. 自然記述の基本的戦略とデータ駆動科学
      1. 要素還元主義と階層的自然観
      2. 階層的自然観とデータ駆動科学
    3. データ駆動科学の二大情報数理基盤
      1. スパースモデリング (SpM) とベイズ推論
      2. 物理学とスパースモデリング (SpM)
      3. Keplerの法則と前期量子論
      4. 全状態探索型スパースモデリング (ES-SpM)
      5. 物理学におけるベイズ推論の必要性
    4. 機能発現の3+1ステップモデル
    5. 計算論的神経学とデータ駆動科学
      1. David Marrの三つのレベル
      2. データ駆動科学の三つのレベル
      3. データ駆動科学の三つのレベルと計測関連企業の高収益化
    6. ベイズ計測: ベイズ推論と計測科学の融合領域
      1. 物理パラメータの事後確率推定
        • 神器1. 物理パラメータの事後確率推定
        • 神器2. ベイズ的モデル選択
        • 神器3. 複数データのベイズ統合
    7. 直線回帰y=ax+bのベイズ計測解析計算の詳細な説明
      1. 物理パラメータの事後確率推定
      2. ガウス観測ノイズ分散推定
      3. ベイズ的モデル選択
    8. 非線形計測系のロールモデルとしてのスペクトル分解
      1. スペクトル分解の通常手法とその問題点 (誤差関数の局所解とモデル選択)
      2. ベイズ計測の導入と、ベイズ計測実装のための数値計算の必要性
      3. スペクトル分解におけるベイズ的モデル選択
      4. 計測限界の定量的評価
    9. 他の非線形計測系への展開
      1. NMR
      2. メスバウアー分光
      3. 小角散乱
      4. 比熱と磁化率の物理パラメータ事後確率推定とベイズ統合の導入
    10. ベイズ計測の普及戦略
      1. SPring-8全ビームラインベイズ化計画
      2. SPring-8全ビームラインベイズ化計画共同実施者
      3. SPring-8全ビームラインベイズ化計画の波及効果
      4. ベイズ計測による計測科学のゲームチェンジング
    11. スパースモデリング
      1. 家賃決定の数理モデルとしてのスパースモデリンぐ
      2. 磁石開発への適用例
      3. 機能発現の3+1ステップモデル
    12. 民間企業のR&D (Research & Development) 戦略とデータ駆動科学
      1. データ駆動科学と民間就職 サイバーフィジカルシステムの観点から
      2. データ駆動科学と企業R&D組織のフラット化
      3. データ駆動科学と人材の流動化
    13. まとめと、新規ビジネスなどの今後の展開
      • 質疑応答
    ページのトップヘ

    講師

    • 岡田 真人 氏
      東京大学 大学院 新領域 創生科学研究科
      教授
    ページのトップヘ

    主催

    サイエンス＆テクノロジー 株式会社
    お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

    お問い合わせ

    本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
    (主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

    受講料

    1名様
    : 38,200円 (税別) / 42,020円 (税込)
    複数名
    : 25,000円 (税別) / 27,500円 (税込)

    複数名受講割引

    • 2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 25,000円(税別) / 27,500円(税込) で受講いただけます。
      • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 38,200円(税別) / 42,020円(税込)
      • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
      • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 75,000円(税別) / 82,500円(税込)
    • 同一法人内 (グループ会社でも可) による複数名同時申込みのみ適用いたします。
    • 請求書は、代表者にご送付いたします。
    • 請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。
      申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」とご記入ください。
    • 他の割引は併用できません。
    • サイエンス&テクノロジー社の「2名同時申込みで1名分無料」価格を適用しています。

    アカデミー割引

    教員、学生および医療従事者はアカデミー割引価格にて受講いただけます。

    • 1名様あたり 10,000円(税別) / 11,000円(税込)
    • 企業に属している方(出向または派遣の方も含む)は、対象外です。
    • お申込み者が大学所属名でも企業名義でお支払いの場合、対象外です。

    ライブ配信対応セミナー / アーカイブ配信対応セミナー

    ライブ配信またはアーカイブ配信セミナーのいずれかをご選択いただけます。

    ライブ配信セミナーをご希望の場合

    • 「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
    • お申し込み前に、 Zoomのシステム要件 と テストミーティングへの参加手順 をご確認いただき、 テストミーティング にて動作確認をお願いいたします。
    • 開催日前に、接続先URL、ミーティングID​、パスワードを別途ご連絡いたします。
    • セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
    • セミナー資料は、PDFファイルをダウンロードいただきます。
    • タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
    • ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
    • 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
    • Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
      万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

    アーカイブ配信セミナーをご希望の場合

    • 「ビデオグ」を使ったアーカイブ配信セミナーとなります。
    • 当日のセミナーを、後日にお手元のPCなどからご視聴ができます。
    • お申し込み前に、 視聴環境 をご確認いただき、 視聴テスト にて動作確認をお願いいたします。
    • 別途、ID,パスワードをメールにてご連絡申し上げます。
    • 視聴期間は2026年6月5日〜18日を予定しております。
      ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。
    • セミナー資料は、PDFファイルをダウンロードいただきます。
    • ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
    • ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
    • 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
  • ライブ配信セミナーに申し込む
  • アーカイブ配信セミナーに申し込む
    • ページのトップヘ

    これから開催される関連セミナー

    開始日時 会場 開催方法
    2026/5/13 ICH Q8/Q9が求めるQbD/QRMに基づく製剤開発手順と実験計画法の活用 オンライン
    2026/5/14 図解と演習で学ぶ実験計画法入門 オンライン
    2026/5/14 計算科学シミュレーション技術の基礎と材料設計への応用 オンライン
    2026/5/20 Excelを用いた基本統計解析手法の進め方 オンライン
    2026/5/21 マテリアルズ・インフォマティクスと第一原理計算による材料研究の実践 オンライン
    2026/5/21 Pythonデータ分析実践講座 (入門編) オンライン
    2026/5/21 マテリアルズインフォマティクスのための実験データ統合、データベース構築と活用例 オンライン
    2026/5/21 機械学習を用いたスペクトルデータ解析と材料開発への適用 オンライン
    2026/5/22 生成AIを用いた官能評価の設計とデータ解析・構造化 オンライン
    2026/5/22 製造業の実務で使う統計・多変量解析 オンライン
    2026/5/22 Pythonデータ分析実践講座 (入門編) オンライン
    2026/5/25 機械学習を用いたスペクトルデータ解析と材料開発への適用 オンライン
    2026/5/28 材料・分析データに活かすためのケモメトリクスの基礎と実践 オンライン
    2026/5/28 AIによる物性推算 オンライン
    2026/5/29 Excelを用いた基本統計解析手法の進め方 オンライン
    2026/6/2 生成AIを用いた官能評価の設計とデータ解析・構造化 オンライン
    2026/6/2 Pythonによるデータ解析の基礎と実務への応用 オンライン
    2026/6/3 生成AIを活用したデータ分析の基礎と利用のポイント オンライン
    2026/6/4 ExcelデータをPythonで活かすデータ解析 オンライン
    2026/6/4 電子実験ノートの導入とR&Dデータ共有・利活用ノウハウ オンライン
    ページのトップヘ