<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/データ駆動科学》【提携セミナー】

<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/データ駆動科学》【提携セミナー】

開催日時 【ライブ配信】 2026/5/21(木) 10:30~16:30 , 【アーカイブ配信】 2026/6/5(金) から配信開始【視聴期間:6/5(金)~6/18(木)】
担当講師

岡田 真人 氏

開催場所

【WEB限定セミナー】※会社やご自宅でご受講下さい。

定員 -
受講費 通常申込:本体50,000円+税5,000円

 

<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/データ駆動科学》

 

■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:【ライブ配信】or【アーカイブ配信】のみ

※本セミナーはどちらか一方のみの形式を選択して受講できます。

 

★ 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とほぼ等価なデータ駆動科学を用いて、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、その前に、実験計測データは数値計算データに含まれる、その材料に含まれる本質的な潜在構造を抽出することが必要です。その手法の一つであるスパースモデリンぐ(SpM: Sparse Modeling)において、生成AIが必要であることを述べます。

 

以上の背景から本セミナーでは、AI for Science/データ駆動科学の情報数理基盤のベイズ計測とSpMを紹介し、これらがどのような仕組みで材料開発に活かされるかを、私が提案した機能発現の3+1ステップモデルに基づき説明します。このセミナーにより、明日からすぐに役立つAI for Science/データ駆動科学Material en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

 

【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
6.1 物理パラメータの事後確率推定
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
11.1 家賃決定の数理モデルとしてのスパースモデリンぐ
11.2 磁石開発への適用例
11.3 機能発現の3+1ステップモデル

 

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

【ライブ配信】 2026年5月21日(木) 10:30~16:30
【アーカイブ配信】 2026年6月5日(金) から配信開始【視聴期間:6/5(金)~6/18(木)】

 

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)
3名で82,500円 (3名ともE-Mail案内登録必須​) ※4名以上も1名追加ごとに27,500円を加算

 

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)
※ライブ配信受講は、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。
※アーカイブ配信受講は、視聴配信開始日から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

 

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。

 

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。

★【ライブ配信】、【アーカイブ配信】のどちらかご希望される受講形態をメッセージ欄に明記してください。

 

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