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本セミナーでは、接着の基礎から最新の理論解析まで、やさしく丁寧に解説いたします。

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、実験データとシミュレーションデータを統合することで高精度な予測モデルを得られるデータ同化について取り上げ、データ同化の物質科学への適用について、基礎・手法、データ同化を用いたBayes最適化、材料探索とプロセスインフォマティクスの実例を、演習を交えて解説いたします。

高速化・高容量化した高性能計算機を用いて効率的に新規材料や代替材料の探索を行おうという取り組みが活発化しつつある。
本セミナーでは、その一手法である第一原理計算の計算手法や実務に用いる際の要点、材料探索等に本格的に導入する際の要点、スーパーコンピュータなど関連技術動向等を解説いたします。

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、MDシミュレーションで扱うことのできる現象、予測できる熱力学量や材料特性など基礎から解説いたします。
統計力学とMDシミュレーションとの密接な関係を解説し、データ解析において重要なポイントや産業分野での材料設計に繋がるシミュレーション例も紹介いたします。

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、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、主に粉体単位操作の分離プロセスにおける数値シミュレーションと機械学習について解説いたします。
数値シミュレーションの方法や原理、汎用ソフトウェア、従来から最新のシミュレーションや機械学習の活用事例について、わかりやすく説明いたします。

本セミナーでは、主に粉体単位操作の分離プロセスにおける数値シミュレーションと機械学習について解説いたします。
数値シミュレーションの方法や原理、汎用ソフトウェア、従来から最新のシミュレーションや機械学習の活用事例について、わかりやすく説明いたします。

高い精度と低い計算コストの両方を備え、物性研究に革新をもたらすと注目されている機械学習原子間ポテンシャル。
本セミナーでは、機械学習原子間ポテンシャルの理論的背景・利点・種類といった基礎から、学習データの生成やコスト関数の設計といった構築方法、具体的な応用事例、最新技術、現状の課題と今後の展望などについて解説いたします。

本セミナーでは、機械学習の適切・効果的な利用方法、代替モデル構築のためのデータに対する考え方、データ取得のための実験計画の立て方、ポイントについて詳解いたします。

本セミナーでは、演習を交えながらOR (オペレーションズ・リサーチ) のExcel活用法を取り上げ、経営課題に対する最適解を科学的・統計的に導く手法を実践的に学びます。

本セミナーでは、深層学習、計算機シミュレーションの基礎から解説し、計算機シミュレーションを高速かつ正確に使用するためのポイントを解説いたします。