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本セミナーでは、計算科学シミュレーション技術の基礎から応用までを、さまざまな材料設計の成功例を交えて解説いたします。

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、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中核をなす計算科学シミュレーション、製品開発への応用、成功事例、計算科学シミュレーション、計算科学シミュレーションとマテリアルズインフォマティクスの連携について、事例を交えて詳しく解説いたします。

本セミナーでは、データの可視化、モデルの予測性能向上、モデルの逆解析を特に重点的に解説いたします。
また、分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理に関する最新の研究事例を紹介いたします。
ケモインフォマティクス・プロセスインフォマティクスにも役立つ内容となっております。

本セミナーでは、研究・実験データの共有、利活用状況改のためのデータ蓄積方法、探査・分析を意識したデータ蓄積での注意点、蓄積されたデータ分析の注意点、データ蓄積を行うための意識改革、研究・実験データの共有、利活用を促進するためのシステム・体制の条件について、豊富な経験を交え分かりやすく解説いたします。

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、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、電子実験ノート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、R&D部門におけるデータの収集、処理、分析を自動化し、組織全体でデータを有効に活用する手法やツールについて解説いたします。
また、生産プロセスの効率化や品質向上、材料設計の加速化に向けた課題に対する解決策や具体的な手法について解説いたします。

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。

本セミナーでは、多変量解析・データ処理の基礎から解説し、特徴抽出や次元削減、データ前処理、相関とパターンの発見など、解析の手順を事例を交えて、分かりやすく解説いたします。

本セミナーでは、機械学習で基本的に用いられる「予測」「分類」「分布推定」「ベイズ最適化」技術の背景にある数学を簡単に解説し、「機械学習ポテンシャル」「スペクトル分類」「ピーク推定」等、マテリアルズ・インフォマティクスで用いられる機械学習の基礎とノウハウについて詳解いたします。

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。