マテリアルズインフォマテクスの基礎と高分子材料設計における応用事例【提携セミナー】

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開催日時	【LIVE配信】2025/4/11（金）10:30～16:15 , 【アーカイブ配信受講】4/14（月）～4/28（月）
担当講師	滝勇太氏南拓也氏北畑雅弘氏
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	30名　※現在、お申込み可能です。満席になり次第、募集を終了させていただきます。
受講費	非会員： 55,000円（本体価格：50,000円）会員： 49,500円（本体価格：45,000円）

マテリアルズインフォマテクスの基礎と

高分子材料設計における応用事例

【提携セミナー】

主催：株式会社R&D支援センター

◆セミナー趣旨

◆第一部◆

近年、環境規制による原材料の廃止や価格高騰による材料の切り替え、製品への要求品質の向上、少子高齢化による技術者・後継者不足などの社会的な背景により、化学や素材メーカーを筆頭に材料開発の効率化が求められている。一方で人工知能をはじめとしたデータ利活用のための技術、特に「マテリアルズインフォマティクス」は、このような課題への対応策として期待されており、実務での適用が進んでいる。

本講演では、先の製造業における背景・課題を述べ、本題の前提知識となる機械学習やAIの基礎事項を説明する。その後、「データに基づく材料配合最適化」をテーマとして、目標とする製品性能を満たすような材料配合の検討課題に対して適用する際の問題設定や解決アプローチ、またその時の実務的な課題について紹介する。

◆第二部◆

産業界ではマテリアルズ・インフォマティクス（ＭＩ）の活用が本格化してきており、実際にMIを活用して製品開発を成功した事例が増えつつある。機能性材料の研究開発競争の激化に伴い開発期間の短縮が求められており、材料設計を効率化させる手段の一つとしてＭＩが注目されている。本セミナーでは、産業界で広く使用される熱可塑性ポリマーや熱硬化性ポリマーの設計に対してＭＩを活用し、少ない実験回数でもポリマー性能を向上できることを検証した研究事例を紹介する。またレゾナックにおけるMIの事例も一部紹介する。

◆第三部◆

材料開発の高度化・効率化が求められる昨今、シミュレーションやインフォマティクスといったデジタル技術の活用が不可欠となっており、東レにおいてもデジタル技術と各事業のドメイン知識を融合した独自の材料開発を進めています。本セミナーでは、高分子材料・プロセス設計へのデジタル技術活用について、当社の戦略と実践例をご紹介します。まず、当社の研究体制とデジタル技術活用の全体像を概説し、社内普及への取り組みについて説明します。次に、シミュレーションやMI・PIなどデジタル技術の概要と課題を述べます。これら課題への具体的な取り組み事例として、マルチスケールシミュレーションによる樹脂粘弾性予測、MIを用いた少数データでの材料設計、高分子分離膜設計への分子シミュレーションとPIの適用などを紹介します。さらに、データベースや電子実験ノートに収録されているデータのインフォマティクスによる統合的な活用についても触れたいと思います。

◆習得できる知識

◆第一部◆

機械学習技術に関する基礎的な知識
材料配合から品質特性を予測する技術の考え方
期待する品質特性から適切な材料配合を推定する技術の考え方
データドリブンな製品開発に取り組む際の課題と対策

◆第二部◆

ポリマー・樹脂系におけるマテリアルズインフォマティクスの事例を知ることができる
ベイズ最適化など材料設計手法の一部を習得できる

◆第三部◆

素材メーカーの研究開発現場におけるDX推進の考え方
高分子材料・プロセス設計におけるMI・PI・シミュレーション活用のノウハウ
シミュレーションとインフォマティクスを融合した材料・プロセス設計の事例
高分子材料・プロセス設計におけるデジタル技術活用の課題とその解決方法

◆受講対象

製造業務、特にプロセス製造業の生産技術や製品開発に携わる技術者やDX推進を行う立場にある方

高分子材料設計やプロセス設計にシミュレーションやマテリアルズインフォマティクス（MI）・プロセスインフォマティクス(PI)を活用することに興味がある方
シミュレーションやMI・PIをどのように適用するか学びたい方
研究開発部署のDX推進担当者・管理者

マテリアルズインフォマティクスに興味をおもちの方、材料開発に従事されている方

◆必要な前提知識

特に予備知識は必要ありません。基礎から解説いたします

◆キーワード

マテリアルズインフォマティクス,高分子材料設計,シミュレーション,データ分析,セミナー

担当講師

◆第一部◆
（株）構造計画研究所　IoEビジネス部　室長
滝勇太氏

〈ご略歴・ご経歴〉
2011年に機械学習に関する研究で博士号を取得後、構造計画研究所に入社。
同社において、主に製造業を中心として設備保全や品質管理、製造工程の改善や製品開発の効率化などをテーマにデータ利活用の取り組みの支援を行っている。
また、AIに代表されるデータ解析技術の実務利用の取り組みを促進するため、各種セミナーや委員会活動、学会発表などを積極的に行っている。

◆第二部◆
（株）レゾナック　計算情報科学研究センター　AI解析グループ
プロフェッショナル　南拓也氏

◆第三部◆
東レ（株）　先端材料研究所
主任研究員　北畑雅弘氏

〈ご略歴〉
2011年名古屋大学大学院工学研究科　博士前期課程修了
2011年東レ株式会社入社
2016年先端素材高速開発技術研究組合（ADMAT）出向
2020年名古屋大学大学院工学研究科　博士後期課程修了 (博士（工学）)
2020年東レ株式会社復社

〈学協会〉
日本化学会近畿支部幹事、スーパーコンピューティング技術産業応用協議会コミュニティ委員

東レ（株）　先端材料研究所
西川智裕氏

〈ご略歴〉
2019年京都大学大学院工学研究科　修士課程修了
2019年東レ株式会社入社

〈学協会〉
近畿化学協会コンピュータ化学部会　部会員
新化学技術推進協会MI推進WG　WGメンバー

セミナープログラム（予定）

◆第一部◆　10:30～12:00（90分間）
「機械学習・AIの基礎と製品開発に向けた材料配合最適化の取り組み」
【講師】（株）構造計画研究所　IoEビジネス部　室長　滝勇太氏

1.会社・自己紹介

2.材料の配合設計を取り巻く状況や課題
2-1.環境規制
2-2.新製品開発
2-3.期待される付加価値
2-4.課題と解決策

3.機械学習・AI入門
3-1.人工知能研究の歴史
3-2.人工知能・機械学習・深層学習
3-3.教師有学習・教師梨学習・強化学習
3-4.学習・予測フロー
3-5.データ利活用のための検討ステップ

4.データ分析・モデル構築について
4-1.データ分析・モデル構築の流れ
4-2.データ前処理
4-3.モデル構築
4-4.機械学習を用いた逆解析
4-5.ベイズ最適化

5.マテリアルズインフォマティクスやプロセスインフォマティクスを推進する上での課題
5-1.予算確保
5-2.データ量
5-3.データ品質
5-4.技術者に使用してもらうために

質疑応答

◆昼休憩◆　12:00～13:00（60分間）

◆第二部◆　13:00～14:30（90分間）
「マテリアルズインフォマティクスを活用したポリマーの効率設計」
【講師】（株）レゾナック　計算情報科学研究センター　AI解析グループ
プロフェッショナル　南拓也氏

１．レゾナックの計算情報科学

２．マテリアルズインフォマティクス（MI）

３．熱可塑性ポリマーの効率設計
3-1. 予測モデル構築
3-2. ベイズ最適化による効率設計

４．熱硬化性樹脂フィルムの設計

５．その他事例のご紹介

まとめ

◆小休憩◆　14:30～14:45（15分間）

◆第三部◆　14:45～16:15（90分間）
「企業におけるシミュレーションとインフォマティクスを活用した高分子材料・プロセス設計」
【講師】東レ（株）先端材料研究所　主任研究員　北畑雅弘氏
東レ（株）先端材料研究所　西川智裕氏

１．はじめに
1-1　自己紹介・会社紹介
1-2　東レの研究体制およびデジタル技術活用の概要
1-3　DXテーマ選定・テーマ推進体制・他部署連携についての考え方
1-4　デジタル技術の社内普及への取り組み

２．シミュレーションとインフォマティクスを活用した高分子材料・プロセス設計
2-2　シミュレーション・インフォマティクスの概要
(1)高分子材料設計に用いるシミュレーション
(2)マテリアルズインフォマティクス（MI）、プロセスインフォマティクス(PI)
2-3　高分子材料・プロセス設計におけるデジタル技術活用の課題
(1) シミュレーションの課題
(2) インフォマティクスの課題
(3) MI・PIに向けたデータベース構築の課題

３．開発・適用事例
3-1　マルチスケールシミュレーションによる樹脂粘弾性予測
3-2　MIによる少数データを用いた樹脂材料設計
3-3　高分子分離膜の設計
(1)分子シミュレーションによる膜表面設計
(2)マルチスケール相分離シミュレーションによる多孔構造設計
(3)PI・シミュレーションによる紡糸プロセス安定化
3-4　データベース・電子実験ノートにおける収録データの統合的な活用

４．まとめ

質疑応答