○基礎知識から、成形加工プロセス・微細構造制御・分光スペクトルを例とした適用の考え方と実際、

生成AIの適用や複数の特性を持つ場合の対応など最新トレンドまで。

○注目集める材料・プロセスへのインフォマティクス活用を徹底解説！

材料プロセスインフォマティクスの

基礎・最新動向から今後の展望まで

【提携セミナー】

主催：株式会社情報機構

◆受講後、習得できること

• インフォマティクス活用の基礎知識
• 材料やプロセスへのインフォマティクスの適用の考え方
  など

◆受講対象者

• これからインフォマティクスの活用を考えている方
• データを活用した材料およびプロセス開発に携わっており行き詰っている方

◆必要な予備知識など

分野に興味のある方なら、特に予備知識は必要ありません。

担当講師

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 先生

2014年3月：京都大学 工学部 工業化学科 卒業
2016年3月：京都大学 工学研究科 化学工学専攻 修士課程 修了
2019年3月：京都大学 工学研究科 化学工学専攻 博士課程 修了 博士(工学)
2016年4月～2019年3月：日本学術振興会 特別研究員DC1
2019年4月～2022年3月：産業技術総合研究所 ナノチューブ実用化研究センター 研究員
2022年4月～2023年9月：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 研究員
2023年10月～現在：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
2023年11月～2024年1月：奈良先端科学技術大学院大学 委託教員
・その他
2014年8月～2014年9月：Technische Universitat Dortmund (Germany)
2018年4月～2018年6月：Imperial College London (United Kingdom)

セミナープログラム（予定）

１．近年のAI分野の3つのトレンド
1.1　時代の流れとAI技術の進展
1.2　インフォマティクス活用の３つの大きな流れ

２．材料の非破壊検査に向けた分光スペクトルへのインフォマティクス活用
2.1　非破壊検査に向けた分光スペクトルの活用
2.2　スペクトルを用いたデータ解析

３．成形加工プロセス制御に向けたインフォマティクス活用
3.1　人口減少に伴うAIの関わり方
3.2　リアルタイムのプロセス制御

４．微細構造制御に向けたインフォマティクス活用
4.1　構造の定義と従来のAI技術
4.2　深層学習を使ったSEM画像からの特徴抽出

５．複雑系を扱うマルチモーダルAI技術による新たなインフォマティクス
5.1　マルチモーダルAIとは
5.2　生成AIの材料情報への適用
5.3　複数の特性を持つ材料をAIで制御するには

６．これからのインフォマティクス

＜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

※配布資料等について

●配布資料は、印刷物を郵送で1部送付致します。
・お申込の際にお受け取り可能な住所を必ずご記入ください。
・郵送の都合上、お申込みは4営業日前までを推奨します。（土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。）
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・資料未達の場合などを除き、資料の再配布はご対応できかねますのでご了承ください。

●当日、可能な範囲でご質問にお答えします。（全ての質問にお答えできない可能性もございます。何卒ご了承ください。）
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