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 | |
|---|---|---|---|
| 2025/8/28 | ChatGPTを使ったPythonプログラミングの実践講座 | オンライン | |
| 2025/8/28 | 生成AIを活用した異常検知と判断の標準化、高精度化への活用 | オンライン | |
| 2025/8/29 | マテリアルズ・インフォマティクスの基礎と実践事例 | オンライン | |
| 2025/8/29 | マテリアルズインフォマティクスの主幹となる計算科学シミュレーション | オンライン | |
| 2025/8/29 | 生成AIを活用した異常検知と判断の標準化、高精度化への活用 | オンライン | |
| 2025/9/4 | 特許調査への生成AIの活用 | オンライン | |
| 2025/9/9 | スパースモデリング、ベイズ最適化の基礎と少ないデータを補うための応用ポイント | オンライン | |
| 2025/9/9 | ベイズモデリングによる機械学習の理解と実践 | オンライン | |
| 2025/9/9 | マテリアルズインフォマティクスの主幹となる計算科学シミュレーション | オンライン | |
| 2025/9/9 | AIを活用した感性評価と製品設計・マーケティング戦略 | オンライン | |
| 2025/9/12 | プロセスインフォマティクスのためのデータ解析・機械学習の実践法 | オンライン | |
| 2025/9/12 | 深層学習、計算機シミュレーションの基礎とシステムのモデル化技術 | オンライン | |
| 2025/9/16 | 自動運転・運転支援のためのミリ波レーダの基礎と車載応用、走行環境認識技術 | オンライン | |
| 2025/9/16 | 特許調査への生成AIの活用 | オンライン | |
| 2025/9/17 | 自動運転・運転支援のためのミリ波レーダの基礎と車載応用、走行環境認識技術 | オンライン | |
| 2025/9/18 | 研究開発へのAIエージェント・生成AI導入と活用のポイント | オンライン | |
| 2025/9/19 | スパースモデリング、ベイズ最適化の基礎と少ないデータを補うための応用ポイント | オンライン | |
| 2025/9/19 | 説明可能AI (XAI) から人と共に進化・発展するAIへ | オンライン | |
| 2025/9/22 | 深層学習、計算機シミュレーションの基礎とシステムのモデル化技術 | オンライン | |
| 2025/9/24 | ベイズモデリングによる機械学習の理解と実践 | オンライン |
| 発行年月 | |
|---|---|
| 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 | 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 |
| 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 |