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本セミナーでは、高分子の劣化について取り上げ、マテリアルズインフォマティクスを活用したデータ解析や耐久性評価、寿命予測技術を事例とともに解説いたします。

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、1D CAE、デジタルツイン、機械学習の現場への導入・運用ポイントを詳解いたします。

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、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。

材料研究において大きな障壁となる「スモールデータ問題」。
本セミナーでは、その壁を乗り越えるためのデータ科学の方法論や実験・シミュレーションデータの統合解析について、様々な事例を含め、マテリアルズ・インフォマティクスの基礎から解説いたします。

本セミナーでは、材料開発・材料設計に計算科学シミュレーションを有効に活用するための基礎から応用例までわかりやすく解説いたします。
また、マテリアルズインフォマティクスを活用し、製品開発につなげるポイントについて解説いたします。

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、R&D部門におけるデータ蓄積の実情と問題点・課題、属人的なデータ蓄積状況を脱するための蓄積方法とポイント、蓄積したデータを分析する際の注意点、データ蓄積・データベース化における落とし穴とその対策など、詳しく解説いたします。

本セミナーでは、AI・ロボットを活用して短時間で大量の実験データを取得する方法、研究者の技量や経験・勘に頼らない効率的な実験等、研究効率を飛躍的に高めるDXの導入方法と運用の仕方について具体的な事例を交えて詳解いたします。