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実験データの蓄積・DB構築と電子実験ノートの活用事例

実験データの蓄積・DB構築と電子実験ノートの活用事例

オンライン 開催

開催日

  • 2024年2月29日(木) 10時30分 16時00分

プログラム

第1部 研究・実験データの蓄積時に留意すべきポイントとDB構築の出口戦略

(2024年2月29日 10:30〜14:45) (12:00〜13:00は昼食休憩)

 マテリアルズ・インフォマティクス (MI) や研究デジタルトランスフォーメーション (DX) は、情報科学・技術を駆使して材料研究・開発を刷新することが目的であり、今後の国際競争を勝ち抜くための必須テーマです。これらを実現するためには、研究データの管理が極めて重要な役割を果たします。しかしながら、材料データは、一般的なビッグデータとは異なる性質を持っており、研究データ管理に課題意識を持つ研究者が多いのが現状です。
 本講座では、MIの実践事例を通じて、研究活動で生じるデータの生成・蓄積・活用のサイクルについて知っていただき、特にデータ蓄積に必要な考え方・基礎知識について学んでいただきます。そして、データベース (DB) を作成する際の目的の明確化と出口戦略、そのために必要な具体的なスキルセットについても解説します。

  1. マテリアルズ・インフォティクス概要
    1. データ生成・蓄積・活用の循環サイクル
    2. データ収集時に考えなければいけないこと
    3. データ取得コストについて
    4. 活用可能なデータとは
    5. 制御可能な変数と計測可能な変数
  2. データ取得のためのベイズ最適化
    1. ベイズ最適化の背後にある数理
    2. 自律実験装置とAIソフトウェア
    3. ロボット制御のための環境整備
    4. GPyOpt
    5. OPTUNA
    6. PHYSBO
  3. 材料データ蓄積を行う上で必要なこと
    1. データベース構築の3つの目的
    2. データベースの種類
    3. フラットファイルフォーマット
    4. ツリー構造を利用した実験データ蓄積
    5. 電子ラボノートの事例
  4. データベース開発に必要なスキルセット
    1. 誰のためのDBか?
    2. 開発コストの見積もり
    3. デスクトップアプリとウェブアプリ
    4. フロントエンドとバックエンド
    5. ウェブアプリ開発:Django
    6. ウェブアプリ開発:Streamlit
    7. ウェブアプリ開発:JavaScript
    8. ウェブアプリ開発:SQL
    9. ウェブアプリ開発:noSQL
    10. アジャイル開発という考え方
  5. DB構築の出口戦略
    1. パーソナルDB
    2. DBを介した共同研究
    3. DBの共有・共用
    4. パブリックDB
    5. 材料データと課題の多様性への対応
    • 質疑応答

第2部 電子実験ノートを用いたデータ収集・データ整形の効率化の一事例

(2024年2月29日 15:00〜16:00)

 当社では社内情報の蓄積、共有、活用を目的に電子実験ノートの適用を2019年より進めてきました。この電子実験ノート (BIOVIA Notebook) はデータサイエンスツール (BIOVIA Pipeline Pilot) という製品と連携することで自由な機能拡張を行うことができます。 当社では当初技術情報の蓄積と共有を主なメリットとして電子実験ノートを推進してきましたが、それだけではユーザにとってインセンティブとはなりにくく利用が思うように進みませんでした。そこでユーザが「電子実験ノートにデータを登録したくなる仕組み」を作る事で活用がさらに進むと考え電子実験ノート価値向上に努めてきました。当社が構築した電子実験ノートを活用したMI用データ蓄積・収集基盤「データパイプライン」もその一つです。
 本講演では、電子実験ノートの概要・目的・期待効果から推進における課題と対応、上記「データパイプライン」をはじめとする具体的な電子実験ノートの独自開発機能、周知活動についてもご紹介いたします。

  • 電子実験ノート (ELN) とは
  • 当社の技術情報活用の課題
  • 電子実験ノートの推進体制
  • 電子実験ノートに期待した点
  • 電子実験ノート導入後の課題とユーザの抵抗
  • 電子実験ノート活用の事例
  • 上層部と研究者の電子実験ノート利用動機
  • 機能追加による電子実験ノート価値向上
  • 社内横展開 (事例共有) 活動について
  • 電子実験ノートとDX
  • 電子実験ノートを活用したMIの仕組み「データパイプライン」
  • 質疑応答

講師

  • 安藤 康伸
    東京工業大学 科学技術創成研究院 化学生命科学研究所
    准教授
  • 川原 悠
    株式会社レゾナック 計算情報科学研究センター 情報・インフォマティクスグループ
    チーフ・リサーチャー

主催

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受講料

1名様
: 50,000円 (税別) / 55,000円 (税込)
複数名
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複数名同時受講割引について

  • 2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 45,000円(税別) / 49,500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 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 90,000円(税別) / 99,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 135,000円(税別) / 148,500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。
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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。
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  • 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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    ライブ配信の画面上でスライド資料は表示されますので、セミナー視聴には差し支えございません。
    印刷物は後日お手元に届くことになります。
  • 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。
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  • 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。
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    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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