マテリアルDXによる材料開発の効率化・高速化

オンライン開催

概要

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。

開催日

2023年12月7日(木) 10時30分～ 16時15分

プログラム

第1部生成AI・自然言語処理を活用した材料開発の展望

(2023年12月7日 10:30〜12:00)

　2022年末にChatGPTが登場して以来、自然言語処理、生成AIは最も急速に進化している分野となっている。化学・生物分野の材料開発においても、ChatGPTをはじめとする膨大なテキストデータを学習する大規模言語モデル (LLM) を用いた特許、文献、報告書からの情報抽出や分子生成といった事例が増えている。
　本セミナーでは、LLMの概要、生成AIの導入、活用方法から始まり、具体的な材料開発への活用事例、そして現在話題となっているChatGPTのプロンプトエンジニアリングの取り組み方などについて紹介する。

自然言語処理
1. 自然言語処理の基礎知識
大規模言語モデルとその活用
1. 大規模言語モデルの概要
2. GPT-3, GPT-4の登場とその特徴
3. ChatGPTの概要と活用事例
4. プロンプトエンジニアリングとその活用
5. 生成AIのガイドラインとエチカルな使用
自然言語処理と生成AIの材料開発への活用事例
1. 特許・文献調査、分類の自動化
2. 情報抽出とマテリアルDXへの活用
3. 分子生成における生成AIの活用
自然言語処理と生成AIモデルの選択と活用
1. 生成AIのソフトウェアやAPIサービス (Azure OpenAI Serviceなど)
2. 情報収集における自然言語処理と生成AIモデルの使い分け
材料開発における自然言語処理と生成AIの今後の展望

質疑応答

第2部仮想現実、ディープラーニング画像解析、量子コンピューティング等、最先端計算科学技術活用による材料開発の効率化

(2023年12月7日 13:00〜14:30)

　仮想現実 (VR) 技術を半導体の材料開発に活用することに成功した。従来、材料の分子レベルの相互作用については、分子動力学計算を用いて計算し、結果の解析は計算科学の専門家の経験に頼っていた面が少なくなかったが、VR技術を活用することで、現場で材料開発を担当している技術者など、より多くの技術者が解析できるようになった。また、ディープラーニング技術と画像解析を材料検査に活用することで、製品の開発・検査の自動化の実現により、検査にかかる時間を大幅に短縮することに成功した。具体的には、異方導電フィルムに使われるはんだ粒子の検査時間を1/140に、リチウムイオン二次電池の正負極用導電助剤に使われるグラファイト繊維では検査時間を1/3に短縮できた。更に、半導体材料の最適な配合探索にかかる時間を、量子コンピューティング技術を活用し、従来の数十年以上から数十秒に大幅に高速化可能であることを実証した。

仮想現実技術の材料開発への適用
1. 仮想現実活用の背景
2. VR技術×シミュレーション技術
  1. VR技術
  2. シミュレーション技術
  3. VR技術とシミュレーション技術の融合
3. VR技術を用いた分子シミュレーションの解析事例
  1. シリカ基板上のイノシン酸の解析
  2. 化学機械的研磨の解析
4. VR技術のCAE解析での材料開発活用事例:自動車の衝突解析
5. メタバースを使った材料開発の加速
ディープラーニングを用いた画像解析
1. 画像解析の背景
2. 従来の画像解析技術とディープラーニング画像解析の比較
3. ディープラーニングを用いた画像解析の事例紹介
量子コンピューティング技術の活用
1. 量子コンピューティング技術の背景
2. アニーリング型量子コンピューティング技術
3. 量子コンピューティング技術の活用事例

質疑応答

第3部電子実験ノートの導入、データ蓄積と材料開発の効率化

(2023年12月7日 14:45〜16:15)

　近年あらゆる産業・業務におけるデジタルトランスフォーメーション (DX) は急速に進んでおり、企業存続の発展のためにDXは必須といえる状況にある。その流れでは産業の川上に位置する化学・素材の業界においても同様であり、特に研究開発の場面ではマテリアルズインフォマティクスをはじめとするデジタル技術の導入が盛んにおこなわれている。
　本講演では、マテリアルズ・インフォマティクスを含む研究開発をDXを進める上での具体的な進めるべき論点と、それに対するアプローチ方法を解説し、長瀬産業のソリューションを紹介する。

はじめに
1. 自己紹介
2. 長瀬産業の紹介
研究開発におけるDX
1. 研究開発を取り巻く環境
2. 研究開発DXにおける論点
長瀬産業が提供するソリューション
1. 電子実験ノートを中心としてデータマネジメントプラットフォーム活用
2. 機械学習活用による配合最適化
3. 外部データの活用による発想の深化
まとめ

質疑応答

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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
奥野好成氏
株式会社レゾナック計算情報科学研究センター

理事, センター長
森下夏希氏
長瀬産業株式会社 NVC室 MI推進チーム

チームリーダー

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主催

株式会社技術情報協会

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お問い合わせ

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受講料

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: 55,000円 (税別) / 60,500円 (税込)

複数名

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- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 150,000円(税別) / 165,000円(税込)
同一法人内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。
他の割引は併用できません。

アカデミック割引

1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)

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。

学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院、短期大学、附属病院、高等専門学校および各種学校の教員、生徒
病院などの医療機関・医療関連機関に勤務する医療従事者
文部科学省、経済産業省が設置した独立行政法人に勤務する研究者。理化学研究所、産業技術総合研究所など
公設試験研究機関。地方公共団体に置かれる試験所、研究センター、技術センターなどの機関で、試験研究および企業支援に関する業務に従事する方

支払名義が企業の場合は対象外とさせていただきます。
企業に属し、大学、公的機関に派遣または出向されている方は対象外とさせていただきます。

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。
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印刷物は後日お手元に届くことになります。
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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。

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開始日時		開催方法
2025/5/7	AIを活用した特許調査および知財業務の効率化	オンライン
2025/5/11	異業種R&Dリーダーのためのヘルスケア参入戦略	オンライン
2025/5/12	知財DXの導入方法、運用ポイントと推進体制の構築	オンライン
2025/5/12	Excel業務の改善術入門	オンライン
2025/5/12	分子動力学 (MD) 法の基本原理・具体的な技法から高分子材料開発への応用	オンライン
2025/5/13	実験・測定に必要な統計の基礎とデータ解析のポイント	オンライン
2025/5/13	新価値創造のための技術棚卸の進め方と生成AI活用	オンライン
2025/5/13	異常検知への生成AI活用と判断の標準化、高精度化	オンライン
2025/5/14	生産管理、生産計画策定のための需要予測の導入とAIの活用	オンライン
2025/5/14	ビジネス課題を解決するAI活用術	オンライン
2025/5/14	ものづくりデジタルツインの基礎と要素技術および導入・応用のポイント	オンライン
2025/5/15	拒絶理由通知分析、対応作成への生成AI活用	オンライン
2025/5/15	化学工学におけるビッグデータ非依存のニューラルネットワーク活用手法	オンライン
2025/5/16	実験の実務: 効率的、確実に目的を達成できる実験内容の考え方	オンライン
2025/5/16	シナリオプランニングによる未来洞察と戦略構想のポイント	オンライン
2025/5/16	技術資産の戦略的活用	オンライン
2025/5/19	研究開発における生成AI導入の費用対効果の算出方法、経営への訴求ポイント	オンライン
2025/5/19	AI分野における特許戦略	オンライン
2025/5/19	高容量リチウムイオン二次電池正極材の材料設計	オンライン
2025/5/20	設計プロセスでの生成AIの活用法	オンライン

発行年月
2024/3/4	対話型生成AI (人工知能) 利活用技術技術開発実態分析調査報告書 (CD-ROM版)
2024/3/4	対話型生成AI (人工知能) 利活用技術技術開発実態分析調査報告書
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
2023/10/31	出口戦略に基づく研究開発テーマの設定と事業化への繋げ方
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
2023/1/31	量子技術の実用化と研究開発業務への導入方法
2022/8/31	研究開発部門と他部門の壁の壊し方、協力体制の築き方
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
2022/4/28	プラントのDX化による生産性の向上、保全の高度化
2022/1/13	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
2021/10/29	“未来予測”による研究開発テーマ創出の仕方
2021/8/31	研究開発の "見える化" によるR&Dテーマ評価、進捗管理と進め方
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
2021/6/28	AI・MI・計算科学を活用した蓄電池研究開発動向
2021/3/31	研究開発テーマの評価と中止/撤退判断の仕方
2020/12/30	実践Rケモ・マテリアル・データサイエンス
2020/10/30	研究開発者のモチベーションの高め方と実践事例
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

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