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

プロセスインフォマティクスにおけるデータ収集・解析手法と具体的活用事例

プロセスインフォマティクスにおけるデータ収集・解析手法と具体的活用事例

~勘・コツ・すり合わせに依存しないデータ駆動型のプロセス開発 / 最適条件を見つけるための解析手法 / 高効率なプロセスパラメータの発見、効率的なデータ収集の手法~
オンライン 開催

開催日

  • 2024年3月11日(月) 10時00分 17時00分

修得知識

  • マテリアルズインフォマティクス
  • データのモデル化
  • 構造データの記述子化
  • プロセスインフォマティクスの概念
  • ソフトセンサー
  • ベイズ最適化
  • プロセス開発の現状
  • マテリアルズインフォマティクスとプロセスインフォマティクスの関係
  • プロセス最適化事例
  • テンソル分解法による推薦システムの構築方法
  • 酸化物の並列合成手
  • 推薦システムの評価手法

プログラム

第1部 プロセスインフォマティクスの概要およびデータ解析・機械学習の基礎

(2024年3月11日 10:00〜12:00)

 化学・化学工学データおよび機械学習を活用して、分子・材料・プロセスの設計やプロセス管理を高度化することが一般的になっている。分子設計では、分子の物性・活性とその化学構造の分子記述子の間で数理モデルを構築し、モデルに基づいて新たな化学構造を設計する。材料設計では、材料の物性・活性・特性と材料の実験条件・製造条件の間でモデルを構築し、モデルに基づいて新たな材料を設計する。プロセス設計やプロセス管理では、プロセスのパラメータの間でモデルを構築し、モデルに基づいて望ましいプロセスを設計し管理する。分子・材料設計の研究・開発はケモインフォマティクスやマテリアルズインフォマティクス、プロセス設計やプロセス管理の研究・開発はプロセスインフォマティクスと呼ばれる。
 本講演では、特にプロセスインフォマティクスの中で、装置・化学工場・プロセスのデータ解析・機械学習による効率的な設計や、プロセスの運転管理・制御方法を対象にして解説する。さらに、プロセスインフォマティクスを高度化する研究例を説明する。また、プログラミングなしでそれらの計算および種々の設計ができるクラウドサービス Datachemical LAB を紹介する。

  1. プロセスインフォマティクス
    1. プロセス設計・装置設計
    2. ソフトセンサー
    3. 用いられるデータ例
    4. モデリング
    5. プロセス設計・装置設計・ソフトセンサー
  2. データ解析・機械学習
    1. 実験計画法
    2. 適応的実験計画法
    3. 線形回帰分析
    4. 非線形回帰分析
    5. 適応型ソフトセンサー
    6. Datachemical LAB
  3. 研究事例・応用事例
    1. プロセス設計・装置設計の実例
    2. プロセス設計・装置設計の研究例
    3. ソフトセンサーの実例
    4. ソフトセンサーの研究例
    • 質疑応答

第2部 粉体プロセス開発の高スループット化のための粉体プロセスインフォマティクス

(2024年3月11日 12:45〜14:45)

 マテリアルズインフォマティクスで開発された新材料も、従来の材料も、その料理方法、すなわちプロセス次第で、最終性能が大きく変わります。日本の強みであるプロセス開発は、DXの時代でハイスループット化が求められています。その一つの解決策としてのプロセスインフォマティクスを粉体プロセスの事例で紹介します。

  1. 背景: 材料開発とプロセス開発
  2. プロセスインフォマティクスとは
    1. 様々な「インフォマティクス」
    2. プロセスインフォマティクスの広義・狭義
  3. 仮説駆動型開発とデータ駆動型開発
    1. 機械学習の恩恵とDXの効果
    2. 研究の歴史から紐解く研究開発手法
    3. 求められるバイスループット開発に向けて
  4. 粉体プロセスの事例
    1. 粉体プロセスの種類と原理
    2. プロセスパラメータのベイズ最適化
    3. 最適化で得られるヒラメキとヒューマン・イン・ザ・ループ
  5. 他分野への展開
    1. 材料合成プロセス
      • 結晶成長
      • フロー化学
    2. 生産プロセス
      • 成形
      • 工作
      • 溶接
      • 3Dプリンタ
    3. スマートラボ/スマートファクトリー
  6. 今後の日本のプロセス開発のあり方
    • 質疑応答

第3部 ハイスループット実験による効率的データ収集の実施法

(2024年3月11日 14:45〜16:15)

 新物質合成の新たな方法論として、ハイスループット実験、実験自動化、ラボラトリーオートメーション、自律実験などが注目を浴びている。
 本講座では主にデータ収集という観点から、物質・材料の計測・分析・評価に主眼を置き、大量の試料についてハイスループット実験の実現へ向けた考え方を紹介する。自律実験に不可欠となる効率的な計測・実験とは何かという基礎的な考え方を紹介することから始め、自動・自律実験により物質・材料の大量のデータを効率的に収集する方法、得られた大量のデータを解析し物質・材料の研究開発の生産性を高める方法について述べる。

  • ハイスループット実験の概要
  • 実験自動化、ラボラトリーオートメーション、自律実験の現状
  • 能動学習 (適応型実験計画法) を用いた実験の最適化
  • 能動学習 (適応型実験計画法) の基礎
  • ハイスループット実験への能動学習の適用
  • 実験自動化のための実験終了判定
  • ハイスループット実験のための高精度・高速・高効率なデータ収集
  • 大量の実験データの定性解析
  • 大量の実験データの定量解析
  • 自律実験へ向けた実験データの解釈の自動化
  • 質疑応答

講師

  • 金子 弘昌
    明治大学 理工学部 応用化学科
    准教授
  • 長藤 圭介
    東京大学 大学院 工学系研究科 機械工学専攻
    准教授
  • 小野 寛太
    大阪大学 大学院 工学研究科 物理学系専攻 応用物理学 先端物性工学領域
    教授

主催

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 55,000円 (税別) / 60,500円 (税込)
複数名
: 50,000円 (税別) / 55,000円 (税込)

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 50,000円(税別) / 55,000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 55,000円(税別) / 60,500円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 100,000円(税別) / 110,000円(税込)
    • 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。
  • セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
  • セミナー資料は郵送にて前日までにお送りいたします。
  • 開催まで4営業日を過ぎたお申込みの場合、セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
    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。
  • 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。

これから開催される関連セミナー

開始日時 会場 開催方法
2024/4/15 少ないデータに対する機械学習、深層学習の適用 オンライン
2024/4/17 ルールベースと機械学習ベースの画像認識技術 オンライン
2024/4/18 生成AIをめぐる著作権問題の最前線 東京都 会場・オンライン
2024/4/19 ラボでの電子実験ノート管理・運用における経験からわかった電子情報管理の問題点・解決とDXの進め方 オンライン
2024/4/22 高分子インフォマティクスの応用事例 オンライン
2024/4/23 非GLP試験の書面調査と過剰に陥らない効率的な信頼性確保の基準 東京都 会場・オンライン
2024/4/24 確実に成果を生む実験結果の活用と実験ノート (記録) の取り方 オンライン
2024/4/24 脳波計測・処理・解析・機械学習の基礎と応用および脳波データの活用方法 オンライン
2024/4/25 カルマンフィルタの実践 オンライン
2024/4/26 ExcelとPythonによる多変量解析 超入門 オンライン
2024/4/26 少ないデータに対する機械学習、深層学習の適用 オンライン
2024/4/26 AI関連発明の出願戦略のポイントと生成AIを巡る知財制度上の留意点 オンライン
2024/4/26 R&D部門での生成AI活用およびDXによる材料設計の加速化 オンライン
2024/5/1 ラボでの電子実験ノート管理・運用における経験からわかった電子情報管理の問題点・解決とDXの進め方 オンライン
2024/5/2 脳波計測・処理・解析・機械学習の基礎と応用および脳波データの活用方法 オンライン
2024/5/7 非GLP試験の書面調査と過剰に陥らない効率的な信頼性確保の基準 オンライン
2024/5/8 AI関連発明の出願戦略のポイントと生成AIを巡る知財制度上の留意点 オンライン
2024/5/10 R&D部門での生成AI活用およびDXによる材料設計の加速化 オンライン
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
2024/5/15 企業間データ連携の推進・課題と材料開発への活用 会場

関連する出版物

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
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
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 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