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
(2023年5月19日 10:00〜11:10)
実験データの活用においては、手元のデータだけではなく、外部データの取得や、能動的にデータを取得するシステムが重要である。近年は、すべてのDBをまとめて構造化する必要はなく、データを収集する手法も多様化しており、複数のDBを関連付けて扱うことができるRDBや、さらにはコストをかけずに、必要時に必要なだけのデータを取得することができる仮想データベース技術も発達している。さらに、自律型実験装置の導入により、人手をかけずに、ロボティクスが能動的にデータを取得する潮流も看過できない。さらには、自然言語処理を活用し、市況情報などとも結び付けて、市場ニーズに見合った製品開発を行うことが重要である。
これらのデータの取得と実験の効率化を結び付け、包括的なデータハーベスティングシステムの構築に向けて概要を説明する。
(2023年5月19日 11:20〜12:30)
データ駆動型研究の進展に伴い、効率的なデータ収集の仕組みが求められている。機械学習等による新規材料を開発するマテリアルズインフォマティックス (MI) では、実験データ等を多角的にデータ収集することが予測モデルの構築や検証において極めて重要である。このようなマテリアル開発におけるデータ駆動型研究のためには、教師データ (学習データ/検証データ) となる計測装置等からのデータおよび、そのデータ構造化の方針を策定しておかなければならない。
物質・材料研究機構では、計測・プロセス技術に特化したデータ構造化の設計指針をもとにICT技術を活用したデータ収集を省人的に進めるDX基盤 (マテリアルDX基盤) を運用している。本セミナーでは、マテリアルDX基盤に必要となるデータ設計 (データアーキテクチャ) の考え方について紹介する。
(2023年5月19日 13:20〜14:50)
演者は、日本たばこ産業株式会社の医薬総合研究所内にある薬物動態研究所 (以下JT薬物動態研究所と記載) においてITの仕事に従事しており、創薬研究のステージでJT薬物動態研究所が実施する各種評価の結果、発生する様々なデータ (創薬ADME評価データ) をDBに登録するシステムを、機械学習ツール「KNIME」を利用して作成して運用している。また、DB登録したデータを検索して可視化・ダウンロードするシステムもKNIMEを用いて構築し、利用してもらっている。
本講演ではJT薬物動態研究所における創薬ADMEデータの管理にKNIME Serverを活用している事例を発表する。また併せてDB登録を含む創薬研究における一般的なKNIMEの利用例についてソフトウェアの実演を通して紹介する。
(2023年5月19日 15:00〜16:10)
企業においてデータ解析を行う際に、データ数が少ない問題に直面することが多い。とりわけ材料分野では、従来にない新しい材料を開発することが必要であり、基本的にはデータがない外挿領域を探索することが必要となる。本講演では、データ数が少ない場合の材料探索の事例としてベイズ最適化の事例をご紹介する。また、その他データ収集・少数データでの解析事例についてもご紹介する。
(2023年5月19日 16:20〜17:30)
インフォマティクス適用には「大量」のデータが必要とされるが、現実には数十件程度しか使えないことが多い。しかし「大量」とは何だろうか?「少量」であれば、どのようにすれば「役に立つ」のか?そのために必要な技術は何か?これらの疑問への対応方法を、弊社における組成設計の取り組み事例を元に議論する。
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。
| 開始日時 | 会場 | 開催方法 | |
|---|---|---|---|
| 2024/5/14 | 研究・実験データ収集、管理への仕組み作りと蓄積データの活用 | オンライン | |
| 2024/5/16 | 浸透学習法 (PLM:Percolative Learning Method) の原理と応用 | オンライン | |
| 2024/5/17 | スパース推定の本質の理解と実装応用技術への展開 | オンライン | |
| 2024/5/17 | 計算科学シミュレーション技術の基礎と材料設計への応用 | オンライン | |
| 2024/5/17 | 画像認識技術の初歩 | オンライン | |
| 2024/5/23 | ベイズ統計学の基礎と演習 | オンライン | |
| 2024/5/23 | ベイズ統計から学ぶ統計的機械学習 | オンライン | |
| 2024/5/24 | マテリアルインフォマティクスの材料開発への適用と活用事例 | オンライン | |
| 2024/5/27 | 機械学習による適応的実験計画 | オンライン | |
| 2024/5/27 | 外観検査へのAI導入と生成AIによるトレーニングデータ不足への対応 | オンライン | |
| 2024/5/28 | R&D部門の研究・実験データのExcelにおける効果的な蓄積・分析技術 | オンライン | |
| 2024/5/29 | マテリアルズ・プロセスインフォマティクスの基礎とポリマー材料設計への応用 | オンライン | |
| 2024/5/31 | マテリアルズインフォマティクスのためのデータ解析 | オンライン | |
| 2024/5/31 | ベイズ統計学の基礎と演習 | オンライン | |
| 2024/6/5 | 生成AIと自社データの連携によるアイデア創出と研究プロセスの変革 | オンライン | |
| 2024/6/5 | マテリアルズインフォマティクスの基礎技術となる計算科学シミュレーション | オンライン | |
| 2024/6/5 | マテリアルズ・プロセスインフォマティクスの基礎とポリマー材料設計への応用 | オンライン | |
| 2024/6/7 | マテリアルDXによる材料開発の効率化、高速化とその推進 | オンライン | |
| 2024/6/10 | 機械学習 (ディープラーニング) の基礎・活用・実践 (全3回) | オンライン | |
| 2024/6/10 | Python基礎と機械学習 基礎 | オンライン |
| 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 |
| 2021/10/25 | AIプロセッサー (CD-ROM版) |
| 2021/10/25 | AIプロセッサー |
| 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 |
| 2020/3/26 | ビッグデータ・AIの利活用に伴う法的留意点 |
| 2020/3/24 | リアルワールドデータの使用目的に応じた解析手法 - 各データベースの選択と組み合わせ - |
| 2019/1/31 | センサフュージョン技術の開発と応用事例 |
| 2019/1/31 | マテリアルズ・インフォマティクスによる材料開発と活用集 |