★マテリアルズインフォマティクス、人工知能(AI)、ロボット技術などを組み合わせて

実現する研究開発・材料開発DXの現在地とは？

★材料開発DX化(自動化/効率化)のために必要な技術から、

国内外動向、導入事例、ベイズ最適化の基礎～材料開発への活用のコツまで。

機械学習・ロボットを用いた材料開発の

DX化(自動化・効率化)技術と最新動向

【提携セミナー】

主催：株式会社情報機構

日本は少子高齢化が進み、人手不足が顕在化しているうえ、働き方改革により、短時間で最大の成果を出すことが強く求められています。重要なことは、日本の強みである「化学や材料に関する勘・コツ・経験」とマテリアルズインフォマティクス、人工知能(AI)、そしてロボット技術を組み合わせて、研究開発のDX化を進めることです。本講演では、ロボット、AI、研究者のそれぞれが「協働」するラボ＝デジタルラボラトリの基礎と材料開発の自動化・自律化に関する動向・導入事例について紹介します。また、ベイズ最適化の基礎や材料開発への活用のコツについてもお話しします。

◆受講後、習得できること

• 機械学習とロボットを活用した材料開発に関する世界の動向
• 機械学習とロボットを活用した材料開発が研究環境に与えるインパクト
• ベイズ最適化の基礎知識
• 材料開発にベイズ最適化を適用する上での注意点

◆受講対象者

• 材料開発における実験自動化・効率化に興味がある方
• ベイズ最適化の材料開発への適用に興味がある方
  ＊その他、本テーマに興味のある方であれば、どなたでも受講可能です。

◆ご講演中のキーワード

• 機械学習
• マテリアルズインフォマティクス
• 実験自動化
• ベイズ最適化
• デジタルラボラトリ

担当講師

東京工業大学　物質理工学院　応用化学系　一杉研究室　研究員

中山 亮 先生

セミナープログラム（予定）

１．機械学習やロボットを活用した研究開発の重要性
1-1.材料合成における現在の課題 -探索空間の多次元化-
1-2.機械学習、ロボット、研究者が協働するデジタルラボラトリとは
1-3.ロボットの日常への進出 -ロボットの値段は安くなっている-
1-4.デジタルラボラトリが研究環境に与えるインパクト

２．機械学習やロボットを活用した研究開発に関する世界の動向
2-1.AI・機械学習とは何か ?言葉の整理?
2-2.マテリアルズインフォマティクス
2-3.ロボットを用いた「自律的」物質合成とは
2-4.バイオ系におけるAI・ロボットを活用した研究開発
2-5.有機材料におけるAI・ロボットを活用した研究開発
2-6.無機・固体材料におけるAI・ロボットを活用した研究開発

３．機械学習とロボットを活用した無機・固体材料研究に関する一杉・清水研の取り組み
3-1.ベイズ最適化の基礎
3-2.ベイズ最適化とロボットを活用した全自動薄膜合成・評価装置の紹介
3-3.機械学習・ロボットを活用したNb:TiO2薄膜合成
3-4.人間ドックの材料版：マテリアルドック
3-5.データ・ロボット駆動科学を推進するデジタルラボラトリの開発
3-6.ベイズ最適化による合成条件最適化のシミュレーション例 -何回実験すれば最適化が完了するのか？-
3-7.AIやロボットを研究開発の現場に導入するまでの道筋

４．まとめ

＜終了後、質疑応答＞

公開セミナーの次回開催予定

開催日

未定

開催場所

未定

受講料

未定

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備考

※配布資料・講師への質問等について

●配布資料は、印刷物を郵送で送付致します。
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　お申込みは4営業日前までを推奨します。
　それ以降でもお申込みはお受けしておりますが（開催1営業日前の12:00まで）、
　テキスト到着がセミナー後になる可能性がございます。

●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。

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