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、マテリアルズ・インフォマティクスについて基礎から解説し、材料開発に機械学習を応用する際に起こる問題点とその解決策を分かりやすく解説いたします。
(2022年3月18日 10:00〜12:00)
製薬企業では、競争の激化、パンデミック対応への社会的な要求から、医薬品の研究開発に関して、今まで以上に研究開発期間に短縮効率化が求められている。塩野義製薬では、新型コロナ治療薬の研究において、研究開始から候補化合物の決定まで数か月で成し遂げたように、今後もこのようなスピード感は要求されるものと考えている。当然、今までと同じ手法では成し遂げることは不可能であり、DXの活用が重要なポイントとなると考えている。
本講演では、低分子創薬の研究期間短縮の手法の例として、候補化合物探索研究の自動化の事例および候補化合物の再合成期間短縮を目指した化合物のオンデマンド合成の事例を紹介する。候補化合物のオンデマンド合成から、原薬のGMP製造へのシームレスな移行を行うことによるFIH (First in Human) までの期間短縮に関しても言及する。両技術ともフロー合成技術を基盤としているため、フロー合成技術に関しても解説する。
(2022年3月18日 12:45〜14:45)
世の中の急速なデジタル化の潮流は物質・材料開発の分野にも押し寄せている。中でも、ロボットと人工知能 (AI) を活用し、所望の特性を示す物質・材料を全自動・自律的に探索するスタイルが提案されている。これまでの物質・材料科学におけるAIの活用は、理論計算や過去のデータベースに基づく候補物質の予測が主であったが、その予測された物質をいかにして現実の世界で合成するか、が喫緊の課題となりつつある。
そこで本講演では、コロナ禍以後に急速に進みつつある「ロボットとAIを融合した自律的物質探索」に焦点を当て、実際に「モノ」が生み出されるまでの過程を紹介する。有機・無機など物質系ごとに内在する事例や課題を紹介し、次世代の物質・材料開発におけるデジタル化の展望を議論する。
(2022年3月18日 15:00〜17:00)
合成研究のDXに関しては、AIを活用した分子設計や逆合成解析の技術開発が進行している。そのためには、分子並びに合成反応のDB構築が不可欠である。本講演では、前述した技術開発の概要並びに合成研究に関わるDBの紹介を行う。また、サイロ化した組織内外のデータプラットフォーム整備に関しても様々な事例を交えながら提示する。
日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。
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