☆化学分野におけるデジタルトランスフォーメーション(DX)の最新情報！

☆人工知能技術を用いた化学研究事例を含めて、ポイントを丁寧に解説いたします！

☆化学データを利用した機械学習による予測・解析の演習もご用意しております。

【化学データ演習付】

「実験化学・理論／

計算化学・AI技術」の融合によるDX

ケム・インフォマティクスの基礎知識と

化学法則の自動構築・材料探索・反応予測・自動解析技術・実験条件最適化への応用

【提携セミナー】

主催：株式会社情報機構

現在、化学と人工知能（AI）技術が融合した「ケム・インフォマティクス」において、化学研究におけるデジタルトランスフォーメーション（DX）が進められている。
本セミナーでは、化学におけるDXを推進するための諸分野と、AI技術の融合を実施するための基礎を説明する。またAI技術を利用した、材料探索、化学反応予測、実験条件最適化、スペクトルの自動解析、化学原理・法則の自動構築を例として、幾つかの具体的な研究事例を述べたい。
最後に化学データを利用した機械学習による予測と解析についての演習を行う。

◆受講後、習得できること

• 化学におけるDXと人工知能技術（ケム・インフォマティクス）の基礎知識
• 人工知能技術を用いた最新の化学研究事例（講師の研究も含む）

◆講演中のキーワード

• ケム・インフォマティクス
• マテリアルズインフォマティクス
• デジタルトランスフォーメーション
• 化学原理の自動構築
• 材料探索
• 化学反応予測
• 実験条件最適化

担当講師

早稲田大学
先進理工学研究科 化学・生命化学専攻 准教授
博士(理学)
清野淳司 先生

セミナープログラム（予定）

１. 人工知能技術の概要
1.1 化学におけるデジタルトランスフォーメーション
1.2 人工知能技術の基礎
1.3 機械学習の概要
1.4 化学における機械学習のための記述子

2. 材料探索
2.1 材料探索と人工知能技術
2.2 深層学習を利用した材料探索
2.3 将来展望

3. 化学反応予測
3.1 反応予測システムの歴史・動向
3.2 有機化学反応に対する化学反応
3.3 均一系触媒における有機化学反応に対する化学反応

4. 実験条件最適化
4.1 実験条件最適化の歴史・動向
4.2 実験条件最適化
4.3 溶媒条件最適化

5. スペクトルの自動解析
5.1 化学におけるロボティクスと自動解析技術
5.2 機械学習を利用したスペクトル予測
5.3 将来展望

6. 化学原理・法則の自動構築
6.1 人工知能技術を用いた数理モデルの自動構築技術
6.2 基礎的な化学原理の自動構築
6.3 将来展望

7. 化学データとPythonによる機械学習を用いた予測と解析

8. 質疑応答

公開セミナーの次回開催予定

開催日

2022年4月12日（火）　10:30-16:30

開催場所

Zoomによるオンラインセミナー

受講料

【オンラインセミナー（見逃し視聴なし）】：1名47,300円(税込、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円
【オンラインセミナー（見逃し視聴あり）】：1名52,800円(税込、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき41,800円

※学校法人割引；学生、教員のご参加は受講料50％割引

オンライン配信のご案内

★　Zoomによるオンライン配信

については、こちらをご参照ください

備考

配布資料・講師への質問等について
●配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
（開催1週前～前日までには送付致します）。
＊準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
（土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。）

●当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
（全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。）
●本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり
無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。

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。

★【オンラインセミナー（見逃し視聴なし）】、【オンラインセミナー（見逃し視聴あり）】のいずれかから、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。