マテリアルズインフォマティクスの進め方と材料探索、プロセス最適化への応用【提携セミナー】

マテリアルズインフォマティクスの進め方 材料探索

マテリアルズインフォマティクスの進め方と材料探索、プロセス最適化への応用【提携セミナー】

このセミナーは終了しました。次回の開催は未定です。

開催日時 2022/5/20(金)10:30~16:30
担当講師

船津 公人 氏
緒明 佑哉 氏

開催場所

Zoomによるオンライン受講

定員 30名
受講費 55,000円(税込)

★ 目的の材料物性を得るために、最適な合成条件、プロセス設計を導き出す!
★ ベイズ最適化、スパースモデリングを用いて”少ない実験データ”を上手に使う!

 

 

マテリアルズインフォマティクスの進め方と

材料探索、プロセス最適化への応用

 

 

【提携セミナー】

主催:株式会社技術情報協会

 


 

講座内容

・マテリアルズインフォマティクスの進め方と材料設計、プロセス制御
・マテリアルズインフォマティクスの動向と小規模データを活用した物質探索・プロセス最適化

 

 

習得できる知識

・化学データの取り扱い方、MIを進めるにあたってもデータの記述法、プロセスデータの扱い方
・マテリアルズインフォマティクス(MI)の動向/小規模データへのMIの適用
・実験データをもとにした物質探索・プロセス最適化・性能向上のための予測
・モデル構築法/研究者・技術者の熟練の知見と機械学習の融合方法

 

 

担当講師

【第1部】早奈良先端科学技術大学院大学 データ駆動型サイエンス創造センター 研究ディレクター 特任教授 船津 公人 氏
【第2部】慶應義塾大学 理工学部 准教授 緒明 佑哉 氏

 

 

セミナープログラム(予定)

(10:30~12:30)
「マテリアルズインフォマティクスの進め方と材料設計、プロセス制御」
奈良先端科学技術大学院大学 データ駆動型サイエンス創造センター 研究ディレクター 特任教授 船津 公人 氏
【習得できる知識】
化学データの取り扱い方、MIを進めるにあたってもデータの記述法、プロセスデータの扱い方
【講座の趣旨】
マテリアルズインフォマティクスおよびプロセスインフォマティクスに取り組みにあったってのデータの見方や扱い方についての全体像を把握する。

 

1.はじめに
1.1 データ解析の基礎
1.2 扱うデータの特性を把握する
(1)主成分分析
(2)回帰分析の基礎

 

2.ケモインフォマティクスとは?
2.1 データのモデル化法について
2.2 モデルの逆解析について

 

3.分子設計の事例紹介
3.1 医薬品分子設計
a)化学空間の可視化による構造探索
b)タンパクと化合物の相互作用空間の可視化と構造探索

 

4.ポリマーアロイを題材とした有機材料の設計
4.1 輝度向上性フィルムの成分組成とプロセス条件の最適化
4.2 PPを主体として輸液用パックの開発
4.3 共重合ポリマーの設計
・構造の記述子化について
4.4 少ないデータからのモノマー設計

 

5.少ない実験データから出発して少ない実験回数で目的物性を実現させるには?
・ベイズ最適化の活用

 

6.ソフトセンサー
6-1 化学プラントの監視のためのソフトセンサー
a)ソフトセンサーの構築法
b)ソフトセンサーの劣化
c)適応型ソフトセンサーの開発
6-2 ソフトセンサーを用いた制御

 

7.プロセス・インフォマティクス
・材料設計・プロセス設計・品質管理と制御の連動

 

8.自動化化学への展開

 

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(13:30~16:30)
「マテリアルズインフォマティクスの動向と小規模データを活用した物質探索・プロセス最適化」
慶應義塾大学 理工学部 准教授 緒明 佑哉 氏
【ご略歴】
2016年10月~2020年3月JSTさきがけマテリアルズインフォマティクス領域研究者(兼任)
2018年8月~2020年7月文部科学省研究振興局 学術調査官(兼任)
【習得できる知識】
・マテリアルズインフォマティクス(MI)の動向/小規模データへのMIの適用
・実験データをもとにした物質探索・プロセス最適化・性能向上のための予測
・モデル構築法/研究者・技術者の熟練の知見と機械学習の融合方法
【講座の趣旨】
MIの歴史や最近の動向を概観し、成功例や課題を紹介します。その後、1つの課題である小規模データへのMIの適用方法を、我々の研究グループでの成功例をもとに紹介します。

 

1.マテリアルズインフォマティクス(MI)の動向
1.1 MIへの期待
1.2 MIでできることとできないこと
1.3 MIの歴史と最近の動向
1.4 MIの産学官における最近の課題
1.5 小規模データへの適用

 

2.MIを活用したプロセス最適化事例:ナノシート材料合成の制御
2.1 MIを導入した材料系の紹介
2.2 データセットの準備
2.3 機械学習と考察の融合による予測モデル構築
2.4 予測モデルを活用した実験

 

3.MIを活用した物質探索事例:新規リチウムイオン二次電池有機電極活物質の性能予測と探索
3.1 MIを導入した材料系の紹介
3.2 データセットの準備
3.3 機械学習と考察の融合による予測モデル構築
3.4 予測モデルを活用した実験

 

4.小規模・実験データへのMIの適用
4.1 ツールとしてのMIを活用する時代へ
4.2 データセットの準備
4.3 機械学習と経験・勘・考察の融合によるモデル構築とその応用

 

5.おわりに

 

公開セミナーの次回開催予定

開催日

2022/5/20(金)10:30~16:30

 

開催場所

Zoomによるオンライン受講

 

受講料

1名につき55,000円(消費税込、資料付)
〔1社2名以上同時申込の場合のみ1名につき49,500円〕

 

 

技術情報協会主催セミナー 受講にあたってのご案内

 

備考

資料は事前に紙で郵送いたします。

 

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。

 

お申込後はキャンセルできませんのでご注意ください。

※申し込み人数が開催人数に満たない場合など、状況により中止させていただくことがございます。

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