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本セミナーでは、正極活物質の観点から高容量化に向けた材料設計指針、マテリアルズ・インフォマティクスなどのデータ駆動型アプローチによる研究開発の効率化について、研究事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、ベイズ推論とスパースモデリングを情報数理基盤とするデータ駆動科学でAI for Material engineeringについて解説いたします。

本セミナーでは、実験、シミュレーション、機械学習、AIを利用した半導体製造プロセスの最適化事例を詳解いたします。

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、マテリアルズインフォマティクスを高分子材料開発に適用するポイント、実際の企業の取り組み事例から活用ポイントと注意点について解説いたします。

本セミナーでは、高級フィルムカメラの裏蓋の破壊事例をはじめ、具体的な事例を中心に高分子材料の劣化や破壊について基礎から説明いたします。
また、問題解決手法として無償公開しているソフトウェアを用いたワイブル統計解析やデータマイニングの手法も解説いたします。

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、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、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、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、分子動力学シミュレーションの基本原理、具体的な技法、各種物理量の算出・解析手法、結晶構造の生成・アモルファス構造の生成・ガラス転移温度の予測・機能性分離膜の設計等への応用、ソフトウェア、活用のポイント等、分子動力学の基礎から、手法、応用事例、活用のポイントまでを詳しく解説いたします。

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、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、研究・実験データの共有・データ蓄積方法、電子実験ノートの種類・特徴、データ共有基盤のメリット/デメリット、データ蓄積での注意すべき点、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、利活用を促進の体制・条件について、豊富な経験と研究に基づき、実践的に分かりやすく解説いたします。