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11月8日 10:30〜12:00)
当社では、材料開発、シミュレーション、評価分析等の幅広い専門領域の人材が協創することによって、独自のMIを推進し、近年では、データ駆動型開発で提案された材料の顧客採用や現場での実装など、実際の成果が見えてきている。データ駆動型開発を進めるためには、研究・実験データの収集、一元管理そして、その有効活用が必要となる。
本講座では、素材・材料開発において、当社が進めているデータの収集、一元管理そして活用に向けた仕組み作りの考え方と、それが事業貢献に繋がった事例について述べる。
〜計測装置からのデータ収集・データ構造化の進め方〜
(2023年11月8日 13:00〜14:30)
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11月8日 14:45〜16:45)
IoT等で製造工程以降のデータ利活用は、急激に進展しています。一方、公的研究機関であれ、民間企業であれ、R&D部門におけるデータの取り扱いは、属人的のままであり、効果的な利用、活用が殆ど進んでいないのが実態です。R&D部門は技術の源泉であり、データを精緻に管理し、効果的な利用、活用を行うことは、今後の競争力にとって不可欠です。
本講演では、まず、R&D部門のデータ蓄積の実情をお話させていただき、そのような状況がなぜ生まれているのか?そのような状況にはどのような問題を孕んでいるのか?を説明させていただきます。次に、研究・実験データ、主にExcelの共有、利活用状況を改善するためには、データ探査、分析を意識したデータ蓄積が重要であることを説明させていただき、具体的にどのような点に注意をして、研究・実験データの効果的な蓄積、管理を行っていくべきかを論じます。最後に、データ共有システム、データベースを導入する場合の陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策に関して、解説します。
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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| 発行年月 | |
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