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
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
(2022年5月16日 10:00〜11:30)
近年の材料開発プロセスでは、過去の実験データやシミュレーションデータを利用し、情報科学の手法と融合させることで、迅速に新素材の開発が可能になってきた。この背景として、機械学習やAIなど情報科学の発達がある。従来の材料開発・製品開発における、実験を繰り返し試行錯誤するプロセスが、これらの情報科学によって効率化され、開発における時間・コストの削減、属人化の解消を実現した。しかしながら、これまでのマテリアルズ・インフォマティクス (MI) は、ある材料に焦点を絞り、ある企業、もしくは研究所内で材料科学とデータ科学の融合によって材料開発から実用化に要する時間・コストを大幅に削減しようとする試みである。そのため、汎用的に使うことができるMIプラットフォームには構築されていない。そこで、弊社では、汎用的に使うことを目指したMIプラットフォームの基盤構築の開発を進めてきた。特に、我々はシミュレーションデータを活用したマテリアルズ・インフォマティクスの構築に取り組んでいる。
本講では、これらのシミュレーションデータを短期間で生成、蓄積、データベース化、機械学習により物性予測、物質探索、最適化等を行うことができるMIプラットフォームについて事例と合わせて紹介する。
(2022年5月16日 12:10〜13:40)
本講座では、マテリアルズ・インフォマティクスの基本となるデータ収集・解析の基本的な事柄について解説する。物質データは一般にデータ取得コストが高く、また考慮すべき物性や特徴が多いために「少数・多次元」になりやすい。そのため物質データを活用するための収集法や解析方法には注意を払う必要がある。さらに、多くのデータがなければAIによる探索ができない、という考えからデータ収集が目的になってしまい、実際に活用にまで至らないというケースも多々聞かれる。
これらの事項について、本講座では講演者の研究経験から念頭に置くべき事項についての解説を概論的に行う。
(2022年5月16日 13:50〜15:20)
ポリマー系におけるマテリアルズインフォマティクス (MI) の活用事例として、ベイズ最適化による熱可塑ポリマー探索と、熱硬化性フィルムの原料配合の最適化の研究事例を紹介する。量子化学計算と機械学習との比較や、構築した予測モデルの適用限界、実験研究者による樹脂配合設計との比較についても言及する。
(2022年5月16日 15:30〜17:00)
材料メーカー特有の課題である煩雑なデータ整形や少数データの取り扱い、逆解析などについての事例を紹介する。また、IT人材が不足する中、どのようにマテリアルズ・インフォマティクスの概念を社内に浸透し、展開していくかが各社共通の課題であると思われるが、具体的な取り組み、方策について見解を述べる。
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。
| 開始日時 | 会場 | 開催方法 | |
|---|---|---|---|
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| 2026/10/20 | 脳波計測・処理・解析・機械学習の基礎と応用および脳波データの活用方法 | オンライン |
| 発行年月 | |
|---|---|
| 2019/1/31 | センサフュージョン技術の開発と応用事例 |
| 2018/5/31 | “人工知能”の導入による生産性、効率性の向上、新製品開発への活用 |
| 2013/6/21 | 機械学習によるパターン識別と画像認識への応用 |
| 1993/3/1 | 新しいサーボ制御の基礎と実用化技術 |