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、AI・ロボットを活用して短時間で大量の実験データを取得する方法、研究者の技量や経験・勘に頼らない効率的な実験等、研究効率を飛躍的に高めるDXの導入方法と運用の仕方について具体的な事例を交えて詳解いたします。
~ リサーチトランスフォーメーション (RX) のすすめ ~
(2022年5月20日 10:00〜11:30)
リサーチ・トランスフォーメーション (RX) は、コロナ禍以降の研究開発活動の姿へ向けた、研究開発の変革を指す。今、社会・産業そのものだけでなく、将来への投資である産・学における研究開発の在り方も、新たな時代の新たな姿へ変貌しつつある。それは、これまでの延長線だけでは開けない地平に挑むために必要な変革と捉えられる。研究開発活動の一連のプロセスにおいて、いわばオペレーティングシステムをトランスフォームするRX。そのドライバーとして、研究開発のDXは重要な手段となるが、DX自体は目的ではない。DXだけでない、研究開発システム全体を新しい姿へと導く変革としてのRX。
本講演ではRXの要諦や課題を、内外の科学技術・イノベーション動向を交えて紹介する。
(2022年5月20日 12:15〜13:45)
この10年ほどの間で、マテリアルインフォマティクス(MI)による材料開発が急速に加速している。日本で着目を集めるきっかけとなった出来事としては、2011年に米国で開始された「マテリアルゲノム計画」があげられる。その時点で、弊社ではMI研究が進んでいない状態であり、このままでは材料開発の分野で競争に遅れるとの危機感を持った。そのような状況下で、弊社研究所でMIを立ち上げる必要があると考え、私はその導入を任された。取り組み初期の段階から、一研究所で進めては上手くいかないと悟り、ボトムアップ的に他研究所も巻き込んで進める必要があると考えた。
本セミナーでは、取り組み初期での「チーム編成や人材育成で苦労した点」や「MIを利用した具体的な応用例」に関して紹介する 。
(2022年5月20日 14:00〜15:30)
次世代蓄電池の研究開発の現場において、近年、マテリアルズ・インフォマティクス (MI) と呼ばれるデータサイエンスを用いた材料探索の高速化・効率化に関する試みが盛んである。従来の研究者の経験と勘に頼った材料探索に替わって、実験データベースや機械学習などを活用することで、新材料発見の時間やコストの削減が可能となる。
本講座では、データ駆動型の電池材料探索実施に不可欠な大量の実験データを取得するための実験自動化手法の開発状況と、機械学習を活用した探索実施例について紹介する。
(2022年5月20日 15:45〜17:15)
研究者による経験や感に基づいて行われていた従来の材料設計に対して、AI活用による材料開発スキームがなぜ必要になってきているかという背景を説明する。その際、化学や材料化学に関する専門知識を生かすだけでなく、マテリアルズインフォマティクスなどのデータ駆動型サイエンスの技術を活用することの重要性を示す。その上で、ベースとなるデータの構築と、機械学習・深層学習の手法について具体例を挙げて紹介する。
これらのデータと手法を材料開発に用いることで、実験試行錯誤削減を成し遂げることが可能となる。特に、産学連携国家プロジェクト等で具体的研成果を挙げたので、その内容を詳細に説明する。
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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