第1部 マテリアルズ・インフォマティクスの導入と接着成分の探索、物性の予測への応用

(2025年1月22日 10:30〜12:00)

　多くの素材・化学企業が、マテリアルズ・インフォマティクス (MI) を活用したデータ駆動型の材料開発への変革を進めている。当社においても、材料開発、化学分析、計算科学、画像解析、実験自動化等の幅広い専門領域の人材が協創することによって、独自のMIを推進し、近年では、フィルム、複合材料、触媒など、これまでに100を超えるテーマでのMIの活用が進捗し、そのいくつかは、すでに世に出た製品への適用を実現している。
　本講演では、当社におけるマテリアルズ・インフォマティクス (MI) の導入の経緯とともに、粘接着分野での分子シミュレーション技術や分子動力学計算の活用事例を解説します。また、配合設計インフォマティクスを用いた粘接着材料の探索方法についても触れ、配合やプロセス条件の組み合わせ、構造物性相関を活用した設計手法を紹介します。最後に、MI活用の仕組み作りと実験自動化の期待と課題を含めた将来展望についても述べる。

1. MIの導入
   1. 当社R&Dの目指す姿
   2. 素材・材料開発へのMI活用とその期待
2. 接着成分の探索、物性予測への活用事例
   1. 粘接着分野における分子シミュレーション技術の活用
   2. 分子動力学計算による計算活用の事例
   3. 配合設計インフォマティクスによる粘接着材料の探索
      1. 配合、プロセス条件の組み合わせによる設計
      2. 構造物性相関を活用した設計
3. MI活用の仕組み作り、将来展望
   1. データ駆動型材料開発のための環境整備
   2. 実験自動化への展開と課題
• 質疑応答

第2部 マテリアルズ・インフォマティクスを活用した粘着剤処方設計

(2025年1月22日 12:50〜14:20)

　近年、社会情勢やニーズの急速な変化に伴い、企画から実用化までの開発ライフサイクルは短縮化している。それらに適切かつ迅速に対応し続けるためには、マテリアルズインフォマティクス (MI) が必要不可欠である。
　弊社では、機械学習を活用した研究開発の効率化に取り組んでおり、特に少数データ活用を目的にベイズ最適化などの技術を検討してきた。実際の粘着製品開発に適用した事例を紹介する。

1. はじめに
   1. MIの取り組み
   2. 研究開発におけるMI適用の課題
2. MIを活用した処方設計
   1. 前処理手法の検討
   2. 機械学習のアルゴリズム選定
   3. 効率的な実験データ収集方法について (実験計画法やベイズ最適化)
3. 開発事例
   1. 粘着製品開発への適用事例
   2. その他活用事例
4. 今後の展望とまとめ
• 質疑応答

第3部 ホットメルト粘・接着剤開発におけるインフォマティクスの活用

(2025年1月22日 14:30〜15:30)

　本講座では、ホットメルト粘着剤の開発を通じて、機械学習を活用したインフォマティクス手法の活用事例を紹介します。開発者が有するドメイン知識と機械学習を組合せることで、開発プロセスをどのように効率化できるかを解説します。また、これらの取り組みを通じて、全社的なMI (マテリアルズインフォマティクス) 活用人材の育成を目指すとともに、今後の展望としてMIを開発プロセスに広く定着させる取り組みについても説明します。

1. 当社の取り組みとホットメルト粘着剤開発の背景
   1. 当社の概要
   2. ホットメルト粘着剤の基本特性と用途
   3. 従来の開発手法の課題とインフォマティクスの必要性
2. 機械学習を活用したホットメルト粘着剤開発の取り組み
   1. 剥離強度予測モデルの構築
   2. モデルの予測精度評価
   3. 主成分分析の妥当性評価
3. 今後の粘着剤開発におけるインフォマティクス活用の取り組み
• 質疑応答

第4部 AI/MIによる高分子接着界面の分子シミュレーションとその応用

(2025年1月22日 15:40〜17:10)

1. 分子シミュレーションとマテリアルズインフォマティックスの関連性
2. 高分子素材研究における分子シミュレーションの利用
   1. バルク領域の解析
   2. 界面領域の解析
3. 高分子接着界面の分子シミュレーション
   1. 高分子接着剤素材
   2. 留意すべき接着界面現象
   3. 量子化学計算による界面相互作用解析
   4. 分子動力学計算による剥離挙動解析
• 質疑応答