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
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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。
(2024年6月19日 10:00〜11:30)
日本では少子高齢化や働き方改革により、効率的な研究が求められています。特に、コロナ禍を受けて全自動・遠隔操作の研究体制が急務となっています。そのため、機械学習とロボットを活用した自動化・自律化の動きが拡大しており、これは研究開発の方法論を根本的に変える可能性があります。
今回の講演では、ロボット、AI、研究者が協働するデジタルラボの基礎と、実験の自動化・自律化に関する動向。導入事例を紹介します。
(2024年6月19日 12:10〜13:40)
近年の生成AIの普及を受けて、研究開発の現場でも生成AIの活用が広がっている。
本講演では、研究活動におけるChatGPTの有効な活用方法として、比較的短い文章の集まりを研究の対象とする場合に、これらの短文から解析用の研究データを作成する工程でのChatGPTの活用方法について事例を交えて提案する。研究データの作成工程をプログラミングによらず手軽に扱える手法で実現することができれば、研究活動の効率化・高速化に資するだけでなく、自然言語処理の手法を用いた研究分野の裾野の拡大にも貢献し得る。
(2024年6月19日 13:50〜15:20)
研究・開発の加速化にはリサーチトランスフォーメーション (RX) サイクルが大きな役割を果たすと考えている。
本講演では、計測→設計→合成というユニットを円滑に進めるための適切なデータおよび情報の流れを概観しながら、その柱の一つとなる電子ラボノートの役割にも言及する。また、生産における品質管理のためのソフトセンサーの最近の状況として近赤外線スペクトルの利用についても触れる。
(2024年6月19日 15:30〜17:00)
近年、データ駆動材料開発は多様な実施例が示されている一方、研究分野で活用範囲に差がある。データ駆動材料開発は、まだ一定量のデータが必要であり、広い研究分野、多様な合成・物性解析手法、データ蓄積・利活用と従来の研究と比べて広い横断的な協力が必要である。
この中で合成や物性の変数の多様性とデータ構造の複雑さ、実験データの少なさからデータ活用が化学系と比較して遅れている無機材料研究開発で著者らが取り組んでいる自律型材料探索に向けたコンビナトリアル手法と組み合わせたデータ蓄積と解析を事例として課題と展望を紹介する。
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。
開始日時 | 会場 | 開催方法 | |
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発行年月 | |
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