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

マテリアルズ・インフォマティクスの導入と実用化に向けた活用法

マテリアルズ・インフォマティクスの導入と実用化に向けた活用法

～MI解析手法・予測精度向上・データベース構築・MI特許等のハウツーから導入・活用における実情を踏まえた課題・ポイントや具体例まで～
オンライン 開催
関連するセミナー・出版物
本セミナーは終了いたしました。
セミナーの再開催を依頼する 関連するセミナー・出版物を探す

概要

本セミナーでは、マテリアルDX導入の課題やポイント、求められる人材とその育成、マテリアルズ・インフォマティクスで用いる機械学習手法、逆解析による分子探索や組成・実験条件の最適化等のMI実施の具体例、データベースの構築、マテリアルズ・インフォマティクス特許、講師所属企業における事例、今後のトレンドなど、実際に企業で取り組んできた講師が実践方法と実情を踏まえたポイントを解説いたします。

開催日

  • 2023年3月1日(水) 10時30分 ～ 16時30分

修得知識

  • マテリアルDX (MI) の基礎知識、導入の仕方
  • MIの実験的な精度向上のテクニック
  • マテリアルDXの今後の活用先に関する周辺技術

プログラム

　DX, AI技術を用いたマテリアルDX,マテリアルズ・インフォマティクスの活用は新規材料開発に欠かせないものになりつつあり、活用の用途は広がるばかりです。
　本講習会ではハウツーに加え、実用化を目指したその活用法並びに今後の展開について様々な角度から解説します。

  1. マテリアルDXとは
    1. マテリアルDXの背景
    2. マテリアルDXがブームになった背景
    3. マテリアルDX導入時のポイント
    4. マテリアルズ・インフォマティクス解析の流れ
  2. マテリアルDX人財
    1. マテリアルDXに求められる人財
    2. マテリアルDXに求められる技術
    3. 人財育成
      - マテリアルズ・インフォマティクス解析手法 –
  3. 機械学習概要
    1. 機械学習基礎編
      1. 必須用語
      2. 機械学習モデル概要
      3. 機械学習モデルの評価手法
      4. データの次元圧縮による可視化
    2. 機械学習応用編
      1. 特徴量エンジニアリング
      2. 説明変数選択
      3. 機械学習モデルのハイパーパラメータの最適化
      4. アンサンブル学習
  4. 最適条件探索手法
    1. 実験計画法
    2. ベイズ最適化
    3. 遺伝的アルゴリズム
    4. 予測用候補サンプルの作り方
  5. ケモインフォマティクス
    1. 化合物データの取り扱い
    2. 構造記述子
    3. 化合物の類似度の計算
    4. 分子構造生成
  6. 実験的な精度向上に向けて
    1. 複合系のデータの取り扱い
    2. 公共データベース、特許、文献情報の活用
    3. 適用領域 (Applicability Domain: AD)
    4. 予測、候補サンプルの選択の仕方
  7. 画像解析
    1. マテリアルズ・インフォマティクスでよく扱う画像解析の課題点
    2. 画像の前処理
    3. 画像の特徴量抽出、特徴量解析
    4. パーシステントホモロジー
  8. データベース構築
    1. マテリアルズ・インフォマティクス用データベースの作り方
    2. データベースのマテリアルズ・インフォマティクス活用
  9. マテリアルズ・インフォマティクス知財
    1. マテリアルズ・インフォマティクス特許の動向
    2. マテリアルズ・インフォマティクス特許戦略
    3. マテリアルズ・インフォマティクス特許の権利化
  10. 今後のマテリアルDXトレンドを追う
    1. 量子コンピュータ
    2. 自律型実験装置
    3. エッジAI、Robotic Process Automation (RPA) の活用
    4. 自然言語処理
    5. メタバース/デジタルツイン/VR/AR
    • 質疑応答
ページのトップヘ

講師

  • 向田 志保 氏
    三井化学株式会社 DX推進本部 DX企画管理部
    主幹研究員
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
: 34,200円 (税別) / 37,620円 (税込)
複数名
: 22,500円 (税別) / 24,750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 22,500円(税別) / 24,750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 34,200円(税別) / 37,620円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 67,500円(税別) / 74,250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。
  • 受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
  • 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。

ライブ配信セミナーについて

  • 本セミナーは「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、 視聴環境 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。
  • 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。
  • 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。
本セミナーは終了いたしました。
セミナーの再開催を依頼する
ページのトップヘ

関連する出版物

発行年月
2024/1/12 世界のマテリアルズ・インフォマティクス 最新業界レポート
2023/12/27 実験の自動化・自律化によるR&Dの効率化と運用方法
2023/6/30 生産プロセスにおけるIoT、ローカル5Gの活用
2023/4/28 ケモインフォマティクスにおけるデータ収集の最適化と解析手法
2022/12/31 機械学習・ディープラーニングによる "異常検知" 技術と活用事例集
2022/4/28 プラントのDX化による生産性の向上、保全の高度化
2022/4/28 研究開発部門へのDX導入によるR&Dの効率化、実験の短縮化
2022/1/13 DXを未来のビジネスに結びつけるための情報収集利活用ノウハウ
2022/1/12 製造DX推進のための外観検査自動化ガイドブック
2021/10/25 AIプロセッサー
2021/10/25 AIプロセッサー (CD-ROM版)
2021/7/30 マテリアルズインフォマティクスのためのデータ作成とその解析、応用事例
2021/7/14 AIビジネスのブレークスルーと規制強化
2021/6/30 人工知能を用いた五感・認知機能の可視化とメカニズム解明
2021/6/28 AI・MI・計算科学を活用した蓄電池研究開発動向
2020/12/30 実践Rケモ・マテリアル・データサイエンス
2020/8/11 化学・素材業界におけるデジタルトランスフォーメーションの最新調査レポート
2020/8/1 材料およびプロセス開発のためのインフォマティクスの基礎と研究開発最前線
2020/7/31 生体情報センシングと人の状態推定への応用
2020/4/30 生体情報計測による感情の可視化技術
ページのトップヘ