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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、プロセスインフォマティクスについて基礎から解説し、化学プロセスにおける前処理、モデル選定、小規模データ対応の実践ノウハウを解説いたします。

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。

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、分子動力学法 (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、分子シミュレーションについて取り上げ、「時間・空間スケール」、「求めたい物性・現象」に応じた使い分け・複数手法の組み合わせのコツ、重合・劣化反応、界面の物性予測、破壊・変形の挙動解析、ブレンド相構造などへの応用のポイント、導入するソフトウェアの必要スペック、データ人材の確保について詳解いたします。

本セミナーでは、AIとシミュレーションを組み合わせた創薬支援の最新動向を紹介するとともに、候補化合物探索から薬効・副作用予測、構造最適化までのプロセスにおけるデジタル技術の活用法を具体的に解説いたします。

本セミナーは、現在主流の硫化物・酸化物系全固体電池と比較して耐久性に優れているフッ化物電池に注目し、全固体電池の作動原理などの基礎的な内容から、世界における全固体電池の実際や世界での実用に向けた取り組みについて解説いたします。

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、実験の自動化について取り上げ、機械学習を活用したロボットによる実験の自動化、蓄電池材料開発における実験自動化技術、自動実験ロボットとAIが連携した蓄電池材料開発について解説いたします。

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、マテリアルズ・インフォマティクスについて基礎から解説いたします。
なるべく数式を使用せずにモデル化と逆解析の考え方の概念を分かりやすく解説いたします。
高分子材料設計を行うにあたっての材料表現法、モデル化法などの実践的な方法を習得いただけます。