★どのようにプロセス条件から画像、スペクトル、結晶、分子構造を予測するか！
★ChatGPTによる実験条件、計画の提案！ 新材料の設計、改良を迅速かつ効果的に行う方法とは！

材料開発効率化への

生成AI・ChatGPT導入と活用

【提携セミナー】

主催：株式会社技術情報協会

講座内容

・材料開発における生成AI・ChatGPT導入と活用の仕方
・材料開発効率化への自然言語処理、生成AI技術の導入と活用のポイント
・マルチモーダルAIによる複数の生成AIの複合材料開発への活用

習得できる知識

ChatGPT・生成AIの基礎、chatGPTのデータ利用規約、材料開発の課題、自社内生成AI、自然言語処理、大規模言語モデルの概要、プロンプト、マテリアルDX、マルチモーダルAI、マルチモーダルAIによる材料特性の制御、生成AIの多様な材料情報への適用など

担当講師

・MI-6(株)　データサイエンティスト　山下 翼 氏
・信州大学　特任准教授 兼 大阪大学　基礎工学研究科　招聘教授　向田 志保 氏
・(国研)産業技術総合研究所　ナノカーボンデバイス研究センター　主任研究員　室賀 駿 氏

セミナープログラム（予定）

＜１０：３０～１２：００＞
１．材料開発における生成AI・ChatGPT導入と活用の仕方
MI-6(株)　山下 翼 氏
【講演趣旨】
世界的な競争の激化に伴い、材料開発プロセスのスピードと効率化が重要性を増しています。その中で着目されているのが生成AI・chatGPTです。生成AIを活用することで、プロセス条件から画像、スペクトル、結晶、分子構造を予測することができます。また、ChatGPTは実験条件や計画の提案を行います。これらの技術を活用することにより、新しい材料の設計や改良が迅速かつ効果的に行え、製品の開発サイクルを短縮することが可能となります。本講演では、生成AI・ChatGPTを材料開発でどのように活用できるかについてご紹介します。

【講演項目】
1.会社・事業紹介

2.材料開発の流れ

3.材料開発の各段階において求められる課題解決項目
3-1.計画の高速化、前処理の自動化、検証妥当性の確認など

4.各課題解決項目における、生成AI,ChatGPTの活用事例紹介（公開論文ベースの紹介）

5.事例を発展させるスキームを組み立てるためには？
5-1.ChatGPTを使用して自動合成実験プロトコルを最適化した事例紹介
5-2.ChatGPTを使用して自動合成実験を行ったロボット制御システムの事例紹介
5-3.生成AIを使用した物性計算の高精度化、高速化の事例紹介

6.生成AIやChatGPT の結果をプロセス最適化ソフトなど後工程開発に役立たせるためのパイプラインについての紹介

7.生成AIやChatGPTを導入するにあたっての課題
7-1.chatGPTのライセンスについて
7-2.chatGPTのデータ利用規約について
7-3.ライセンス種類（GNU GPLライセンスなど注意するべきライセンスの紹介）

8.自社内に生成AIやChatGPTを導入する事が難しい場合の対策について
8-1.クラウドサービスへの機密データアップロードが禁止されている場合の生成AIやChatGPT likeなローカルLLM活用について

9.自社内生成AIやChatGPT likeな独自サービスについての紹介
【質疑応答】
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＜１３：００～１４：３０＞
２．材料開発効率化への自然言語処理、生成AI技術の導入と活用のポイント
信州大学 兼 大阪大学　向田 志保 氏

【講演項目】
1.自然言語処理と生成AIの概要と重要性
1-1.自然言語処理の基礎知識
1-2.生成AIの基礎知識とその重要性
1-3.材料開発における自然言語処理と生成AIの重要性

2.大規模言語モデルとその活用
2-1.大規模言語モデルの概要
2-2.ChatGPTの概要と活用事例
2-3.プロンプトエンジニアリングとその活用

3.自然言語処理と生成AI技術の材料開発への活用
3-1.特許・文献調査、分類の自動化
3-2.情報抽出とマテリアルDXへの活用
3-3.分子生成における生成AIの活用

4.自然言語処理と生成AIモデルの選択と活用

5.材料開発における自然言語処理と生成AI技術の今後の展望
【質疑応答】
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＜１４：４５～１６：１５＞
３．マルチモーダルAIによる複数の生成AIの複合材料開発への活用
(国研)産業技術総合研究所　室賀 駿 氏

【講演項目】
1.材料化学分野におけるデータ活用の3つのトレンド
1-1.データ活用技術の変遷
1-2.3つのデータ活用のトレンドの特徴
1-3.生成AIの到来

2. マルチモーダルAI
2-1.マルチモーダルAIとは
2-2.材料分野に適用可能なマルチモーダルAIの仕組み

3.材料化学分野へ適用可能なマルチモーダルAIと適用事例
3-1.生成AIを用いた材料の物理・化学構造情報の生成
3-2.生成AIの多様な材料情報への適用
3-3.複数の材料特性の予測及び最適組成の探索
3-4.マルチモーダルAIによる材料特性の制御

4.今後の展望
【質疑応答】

公開セミナーの次回開催予定

開催日

2024/4/11（木）10:30~16:15

開催場所

Zoomによるオンライン受講

受講料

1名につき60,500円(消費税込み､資料付)
〔1社2名以上同時申込の場合1名につき55,000円(税込)〕

技術情報協会主催セミナー　受講にあたってのご案内

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備考

資料は事前に紙で郵送いたします。

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