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化学研究と人工知能技術の融合に関する基礎と応用事例

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化学研究と人工知能技術の融合に関する基礎と応用事例

~化学反応予測・実験条件最適化・量子化学理論の高度化を例として~
オンライン 開催

概要

本セミナーでは、人工知能技術・機械学習について基礎から解説し、化学における人工知能技術・機械学習の適用および事例を解説いたします。

開催日

  • 2020年8月20日(木) 13時30分 16時30分

修得知識

  • 化学における人工知能技術の基礎知識
    • 機械学習・進化的計算・化学における記述子
  • 人工知能技術を導入した最新の化学研究事例
    • 化学反応の予測
    • 実験条件最適化
    • 高速な量子化学計算手法など

プログラム

 近年、人工知能 (AI) 技術は、化学分野における実験・理論・計算の様々な領域で活用され始めている。本セミナーでは、化学の諸分野とAI技術の融合研究を実施するための基礎を説明する。またこれらに関する幾つかの具体的な研究事例 (反応予測、実験条件最適化、量子化学理論の高度化) や将来的な展望を述べたい。

  1. 人工知能技術の概要
    1. 化学と人工知能技術
    2. 人工知能技術の種類と特徴
    3. 機械学習の概要
    4. 進化的計算の概要
  2. 化学における記述子
    1. 構造的特徴を表した記述子
    2. 電子的特徴を表した記述子
  3. 機械学習と実験・計算による化学反応予測
    1. 反応予測システムの歴史
    2. 機械学習と電子状態情報を用いた反応予測の研究事例
    3. 均一系触媒における有機化学反応に対する反応予測への適用
    4. 将来展望
  4. 機械学習と実験/計算による反応条件最適化
    1. 近年の実験条件最適化研究の動向
    2. 実験条件最適化における研究事例
    3. 溶媒条件最適化における研究事例
    4. 将来展望
  5. 機械学習による量子化学理論の高度化
    1. 密度汎関数理論における研究事例
    2. 波動関数理論における研究事例
    3. 将来展望

講師

  • 清野 淳司
    早稲田大学 理工学術院 総合研究所
    准教授

主催

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お問い合わせ

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(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

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: 42,000円 (税別) / 46,200円 (税込)

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本セミナーは終了いたしました。

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