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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(11:00〜12:00)
本講義では、マテリアルズ・インフォマティクス (MI) における機械学習の基礎と応用を、特に化学・高分子分野に焦点を当てて解説します。まず、実務で機械学習を活用する際に意識すべきポイントを整理し、基礎概念や代表的な特徴、そして入力や出力の妥当性を判断するために欠かせないドメイン知識の重要性を明確にします。続いて、教師あり学習・教師なし学習を含む各種アルゴリズムの特徴や適用範囲、モデル構造と評価方法を整理します。さらに、研究開発におけるMIの応用例として、物性予測や構造生成の観点から、有機化合物、無機化合物、高分子材料への事例を紹介します。
後半では、高分子インフォマティクスの課題を概観し、最先端研究や所属研究室での取り組みを解説します。最後に、仮想高分子構造データベースを活用した高分子化学空間の探索、合成可能性評価、構造物性相関解析の事例を示し、受講者が実務でMIを応用するための具体的かつ実践的な視点を提供します。
(13:00〜14:30)
計算情報科学研究センターは、計算科学と情報科学を用いて「考える化学」を推進し、研究開発を牽引している。シリカ基板をセリア研磨材で研磨する化学機械研磨スラリーやハードディスクメディアの開発では、分子動力学シミュレーションにより、複雑な化学的および動的な挙動を正確かつ効率よくシミュレーションし、化学機械研磨プロセスやスパッタリングの機構を解明した。また、数密度拡張連結性フィンガープリントと機械学習アプローチを組み合わせたポリマー特性予測法を開発し、ポリマー特性予測を可能とした。更に、CALPHAD法の計算時間を短縮するために深層学習モデルを開発し、高速に熱力学的平衡状態を計算し、正確に状態図を再現できるようになった。イジングモデルに基づくアニーリング法を用いて材料組成を最適化するシステムを開発し、量子コンピューティング技術を活用して、溶解度を最大化しコストを最小化する混合溶媒の探索や、機械学習を用いた複合材料配合の最適化を効率的に実現することが可能となった。
(14:45〜16:15)
材料開発の高度化・効率化が求められる昨今、シミュレーションやインフォマティクスといったデジタル技術の活用が不可欠となっており、東レにおいてもデジタル技術と各事業のドメイン知識を融合した独自の材料開発を進めています。
本セミナーでは、高分子材料・プロセス設計へのデジタル技術活用について、当社の戦略と実践例をご紹介します。まず、当社の研究体制とデジタル技術活用の全体像を概説し、社内普及への取り組みについて説明します。次に、シミュレーションやMI・PIなどデジタル技術の概要と課題を述べます。これら課題への具体的な取り組み事例として、マルチスケールシミュレーションによる樹脂粘弾性予測、MIを用いた少数データでの材料設計、高分子分離膜設計への分子シミュレーションとPIの適用などを紹介します。さらに、データベースや電子実験ノートに収録されているデータのインフォマティクスによる統合的な活用についても触れたいと思います。
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