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高分子インフォマティクスの応用事例

高分子インフォマティクスの応用事例

オンライン 開催

概要

本セミナーでは、高分子材料にマテリアルズ・インフォマティクスを活用するための知識について基礎から解説し、予測モデルの構築、記述子の検討、データ収集の工夫や実験研究者による配合設計との比較まで、高分子ならではの課題解決に役立つ知識とノウハウを詳解いたします。

開催日

  • 2024年4月22日(月) 10時00分 17時00分

修得知識

  • 熱可塑性樹脂や熱硬化性樹脂における機械学習の適用方法
  • 予測モデル構築、ベイズ最適化、網羅探索など、試行回数の評価方法
  • 機械学習による各種物性値の予測モデル作成の流れ
  • 良いモデルが得られない場合の対応の基礎知識

プログラム

第1部 ベイズ最適化など機械学習を用いた実験条件の探索と効率的なポリマー設計への応用

(2024年4月22日 10:00〜11:30)

 ポリマー系におけるマテリアルズインフォマティクス (MI) の活用事例として、ベイズ最適化による熱可塑ポリマー探索と、熱硬化性フィルムの原料配合の最適化の研究事例を紹介する。量子化学計算と機械学習との比較や、構築した予測モデルの適用限界、実験研究者による樹脂配合設計との比較についても言及する。

  1. マテリアルズインフォマティクス (MI) について
    1. はじめに
    2. 材料開発における課題
  2. 活用事例1:熱可塑性ポリマーの効率的設計
    1. 予測モデル構築
    2. 機械学習と計算科学との比較
    3. ポリマー物性予測と適用限界
    4. ベイズ最適化による効率的なポリマー設計
  3. 活用事例2:熱硬化性樹脂フィルムの設計
    1. 原料配合系の予測モデル構築
    2. 原料配合の探索
    3. 熟練研究者と機械学習モデルとの比較
  4. まとめ
    • 質疑応答

第2部 機械学習による有機化合物の屈折率、誘電率等の予測モデル作成

(2024年4月22日 12:10〜13:40)

 既存ソフトウェアを活用した機械学習による学習モデル作成について、高分子材料に関連した物性値の作成例も含め解説させて頂きます。 また良いモデルが得られない場合の対応として、説明変数の検討やデータ収集の工夫などについても解説させていただきます。

  1. はじめに (計算化学関連に関する取り組み等紹介)
  2. 機械学習の実施
    1. 機械学習QSPRソフトウェアについて
    2. 学習手法について (グラフ畳み込みネットワーク等)
    3. 実際の操作の流れ
  3. 各種物性値の予測モデル作成
    1. 沸点の予測モデル作成 (一連の流れの紹介)
    2. 引火点の予測モデル作成 (データ追加による改善例)
    3. 密度の予測モデル作成 (記述子によるモデル作成例)
    4. 屈折率の予測モデル作成 (転移学習によるモデル作成例)
    5. 比誘電率の予測モデル作成 – 1 (データ分類の工夫)
    6. 比誘電率の予測モデル作成 – 2 (各種記述子の検討)
    7. 比誘電率の予測モデル作成 – 3 (計算化学の活用例)
  4. 物性データが揃わない際の検討例
    1. 屈折率予測モデル
    2. 高屈折率化合物のデータ予測
    3. 理論計算を活用した追加データの作成
    4. 追加データを活用した高屈折化合物対応予測モデル作成
    • 質疑応答

第3部 高分子物性データベースおよび自動計算ライブラリの開発

(2024年4月22日 13:50〜15:20)

  1. 革新的特性を有する高分子材料の予測と発見
  2. 高分子MIのための基盤創出
  3. 分子設計アルゴリズム
  4. 高分子物性データベースの乏しさ
  5. スモールデータ問題の解決へ
    1. 転移学習 (Transfer learning)
      • 高熱伝導ポリマーの合成
      • 28点のデータから予測モデル
    2. シミュレーションの自動化によるデータベース開発
  6. 高分子物性の大地図を作成
  7. 高分子物性オープンデータベースの共創
  8. 高分子物性計算の自動化
  9. Python library for automated polymer MD
  10. 計算対象の高分子骨格ライブラリ
  11. 仮想ポリマーライブラリ
    • 質疑応答

第4部 マテリアルズ・インフォマティクスを応用した気体分離膜の設計

(2024年4月22日 15:30〜17:00)

  1. 膜分離工学におけるマテリアルズ・インフォマティクス
  2. 二酸化炭素分離用の最適膜構造の設計
  3. 透過理論に基づく膜材設計
  4. 有機溶媒系分離用の高分子膜設計
    • 質疑応答

講師

  • 南 拓也
    株式会社レゾナック 計算情報科学研究センター
    チーフ・リサーチャー
  • 森 一
    和歌山県工業技術センター 化学技術部
    部長
  • 林 慶浩
    統計数理研究所 ものづくりデータ科学研究センター
    特任助教
  • 高羽 洋充
    工学院大学 先進工学部 環境化学科
    教授

主催

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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。
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受講料

1名様
: 60,000円 (税別) / 66,000円 (税込)
複数名
: 55,000円 (税別) / 60,500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 55,000円(税別) / 60,500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 60,000円(税別) / 66,000円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 110,000円(税別) / 121,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 165,000円(税別) / 181,500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。
  • 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

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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。
  • 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。

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