＜材料工学におけるAI技術の最前線＞

最新動向を俯瞰的に学び、

データサイエンティスト／材料開発者が知っておくべき基礎

《AI for Science／Material engineering》

■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■

■明日からすぐに役立つAI for Science／Material engineeringを実践的に学ぶ■

【提携セミナー】

主催：サイエンス＆テクノロジー株式会社

受講可能な形式：【Live配信(アーカイブ配信付)】のみ

★ アーカイブ配信のみの受講もOKです。
★ AI for Material engineeringに基づき明日から実践的な材料開発を！

セミナー趣旨

本講座ではAIを科学に適用するAI for Science特にAI for Material engineeringについて講義をし、今後各企業で必要にあるAI技術を紹介します。AIというとChat GPTなどの生成系AIを考えますが、生成系が材料工学に即適用可能である例はほとんどありません。これは民間企業でも同様です。

そこで本セミナーでは、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を議論します。このセミナーにより、明日からすぐに役立つAI for Science／Material engineeringを実践的に学ぶことができます。

＜得られる知識・技術など＞

AIの進展からAI for Scienceへの流れを理解することができます。そのAI for Scienceの材料科学版であるAI for Material engineeringに関する以下の知識が得られます。
１．データ駆動科学の三つのレベル
２．機能発現の3+1ステップモデル
これら二つの知識を身につけると、明日から実践的な材料開発をAI for Material engineeringに基づき行うことができます。

担当講師

東京大学 大学院新領域創生科学研究科 教授　岡田 真人　氏

＜研究内容・専門＞
データ駆動科学、物性物理学、ニューラルネットワーク、計算論的神経科学、
＜WebSite＞
https://mns.k.u-tokyo.ac.jp/

セミナープログラム（予定）

＜プログラム＞

１．本セミナーのねらい
1.1 AIの歴史とAI for Science
1.2 AI for Material engineering
1.3 AI for Material engineeringによる高収益化

２．自然記述の基本的戦略とデータ駆動科学
2.1 要素還元主義と階層的自然観
2.2 階層的自然観とデータ駆動科学

３．データ駆動科学の二大情報数理基盤
3.1 スパースモデリング(SpM)とベイズ推論
3.2 物理学とスパースモデリング(SpM)
3.3 Keplerの法則と前期量子論
3.4 全状態探索型スパースモデリング(ES-SpM)
3.5 物理学におけるベイズ推論の必要性

４．機能発現の3+1ステップモデル

５．計算論的神経学とデータ駆動科学
5.1 David Marrの三つのレベル
5.2 データ駆動科学の三つのレベル
5.3 データ駆動科学の三つのレベルと計測関連企業の高収益化

６．ベイズ計測: ベイズ推論と計測科学の融合領域
神器1. 物理パラメータの事後確率推定
神器2. ベイズ的モデル選択
神器3. 複数データのベイズ統合

７．直線回帰y=ax+bのベイズ計測解析計算の詳細な説明
7.1 物理パラメータの事後確率推定
7.2 ガウス観測ノイズ分散推定
7.3 ベイズ的モデル選択

８．非線形計測系のロールモデルとしてのスペクトル分解
8.1 スペクトル分解の通常手法とその問題点(誤差関数の局所解とモデル選択)
8.2 ベイズ計測の導入と、ベイズ計測実装のための数値計算の必要性
8.3 スペクトル分解におけるベイズ的モデル選択
8.4 計測限界の定量的評価

９．他の非線形計測系への展開
9.1 NMR
9.2 メスバウアー分光
9.3 小角散乱
9.4 比熱と磁化率の物理パラメータ事後確率推定とベイズ統合の導入

１０．ベイズ計測の普及戦略
10.1 SPring-8全ビームラインベイズ化計画
10.2 SPring-8全ビームラインベイズ化計画共同実施者
10.3 SPring-8全ビームラインベイズ化計画の波及効果
10.4 ベイズ計測による計測科学のゲームチェンジング

１１．スパースモデリング

１２．民間企業のR&D(Research & Development)戦略とデータ駆動科学
12.1 データ駆動科学と民間就職 サイバーフィジカルシステムの観点から
12.2 データ駆動科学と企業R&D組織のフラット化
12.3 データ駆動科学と人材の流動化

１３．まとめと、新規ビジネスなどの今後の展開

　　□質疑応答□

公開セミナーの次回開催予定

開催日

【Live配信：アーカイブ付き】 2025年4月28日（月）  10:30～16:30

開催場所

【WEB限定セミナー】※会社やご自宅でご受講下さい。

受講料

定価：本体50,000円＋税5,000円
E-Mail案内登録価格：本体47,500円＋税4,750円

E-Mail案内登録なら、2名同時申込みで1名分無料
2名で55,000円 (2名ともE-Mail案内登録必須​／１名あたり定価半額の27,500円)

テレワーク応援キャンペーン(1名受講)【オンライン配信セミナー受講限定】
1名申込みの場合： 受講料 44,000円 (E-Mail案内登録価格 42,020円)

定価：本体40,000円＋税4,000円、E-Mail案内登録価格：本体38,200円＋税3,820円

※１名様でオンライン配信セミナーを受講する場合、上記特別価格になります。

※※お申込みフォームのメッセージ欄に【テレワーク応援キャンペーン希望】とご記載ください。
※他の割引は併用できません。

★【S&T会員登録】と【E-Mail案内登録】の詳細についてはこちらをご参照ください。

※E-Mail案内登録をご希望の方は、申込みフォームのメッセージ本文欄に「E-Mail案内登録希望」と記載してください。ご登録いただくと、今回のお申込みからE-mail案内登録価格が適用されます。

配布資料

PDFテキスト(印刷可・編集不可)
※開催2日前を目安に、主催者サイトのマイページよりダウンロード可となります。

オンライン配信のご案内

※【Live配信（zoom使用）対応セミナー】についてはこちらをご参照ください

※【WEBセミナー：アーカイブ受講対応セミナー】についてはこちらをご参照ください

アーカイブ(見逃し)配信について
※視聴期間は終了翌日から7日間を予定しています。またアーカイブは原則として編集は行いません。
※マイページからZoomの録画視聴用リンクにてご視聴いただきます。

備考

※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。
※開催日の概ね1週間前を目安に、最少催行人数に達していない場合、セミナーを中止することがございます。

特典

■Live受講に加えて、アーカイブでも１週間視聴できます■
【アーカイブの視聴期間】2025年4月29日(火)～5月5日(月)まで
このセミナーはアーカイブ付きです。セミナー終了後も繰り返しの視聴学習が可能です。

お申し込み方法

★下のセミナー参加申込ボタンより、必要事項をご記入の上お申し込みください。