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本セミナーでは、MD法の基本原理、具体的な計算手法、物理量の算出法について、背景も含めて基礎から丁寧に解説いたします。
さらに、高分子材料開発、特に機能性分離膜の設計に関する応用事例を紹介いたします。

本セミナーでは、マテリアルズインフォマティクスの基礎から解説し、機械学習・AIの基礎と製品開発に向けた材料配合最適化の取り組み、マテリアルズインフォマティクスを活用したポリマーの効率設計、企業におけるシミュレーションとインフォマティクスを活用した高分子材料・プロセス設計について詳解いたします。

本セミナーでは、新材料探索における計算負荷、実験との乖離、異常検知の速度向上、セキュリティ等の課題、物理学・化学・半導体工学とデータサイエンスの融合、専門人材育成のためのポイントについて解説いたします。

本セミナーでは、R&D部門のデータ共有・利活用の実情、属人的データ共有状況が生み出される原因、属人的データ共有状況が引き起こす問題、報告書の共有で期待して良いこと・良くないこと、機械学習などのMIの特性と注意すべき点、R&D部門においてデータベースと機械学習を連携させていく場合の注意点、データベース導入時・運用時に陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策について、詳しく解説いたします。

本セミナーでは、取得したデータからの情報抽出のための機械学習の活用について、機械学習の数理的な側面も交えながら基礎的な内容を解説いたします。

本セミナーでは、扱う材料系が多様、データが集まりにくい、データの規模が小さい等、課題に直面した際、マテリアルズインフォマティクスを研究開発に適用する方法、モデル構築について取り上げ、小規模データへの機械学習の効果的活用によるマテリアルズインフォマティクスの研究事例について解説いたします。

本セミナーでは、R&D部門のデータ共有、利活用の実情から解説し、データ共有・利活用状況を改善するために必要な方策に関して、研究開発支援プラットフォームを導入する際に必要な要件及び、各個人に必要な意識改革や会社としての体制づくり等を説明いたします。

本セミナーでは、素材・材料開発におけるマテリアルズ・インフォマティクスの活用ならびにプロセス・インフォマティクス (PI) の事例を紹介するとともに、有効にMIやPIを活用するために、講師が行ってきたMI推進の戦略、人材育成、仕組み化について解説いたします。
さらに、近年注目度が上がっている実験自動化に関する世の中の動向や課題、当社での取り組みについても解説いたします。

本セミナーでは、研究開発部門におけるデータ共有システムを取り上げ、様々な分野のR&D部門のデータ管理を10年以上にわたり支援してきた講師の実績と経験をもとに、システム、研究者、組織体制など様々な角度から問題及び改善方法を解説いたします。

本セミナーでは、化学系の方が機械学習を研究開発に取り入れる際に必要となる、機械学習およびPythonプログラミングに関する基礎、実際の化学データの取り扱いについて解説いたします。

本セミナーでは、次世代太陽電池の基礎原理と研究動向から、マテリアルズ・インフォマティクスを用いた材料開発など、実例を交えながら解説いたします。

本セミナーでは、マテリアルズインフォマティクスの主軸を担う計算科学シミュレーションの基礎から応用までの講義を中心に、計算科学シミュレーションを活用した様々な材料設計の成功例を紹介いたします。

本セミナーでは、実験科学者である講師らの研究グループで行った、小規模データへの機械学習の効果的活用によるマテリアルズインフォマティクスの研究事例について紹介いたします。

本セミナーでは、マテリアルズ・インフォマティクスの基礎から解説し、電池材料のデータ駆動型探索と実験自動化、有機リチウムイオン二次電池に関する動向、物質探索のためのマテリアルズインフォマティクスの活用について解説いたします。