DXによる実験の短縮、研究開発の効率化とその進め方【提携セミナー】

DXによる実験の短縮と研究開発の効率化

DXによる実験の短縮、研究開発の効率化とその進め方【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)10:00~17:15
担当講師

永野 智己 氏
大崎 浩二 氏
松田 翔一 氏
奥野 好成 氏

開催場所

Zoomによるオンライン受講

定員 -
受講費 66,000円(税込)

★研究効率を飛躍的に高めるDXの導入方法と運用の仕方!

 

 

 

DXによる実験の短縮、

研究開発の効率化とその進め方

 

 

【提携セミナー】

主催:株式会社技術情報協会

 


 

講座内容

研究効率を飛躍的に高めるDXの導入方法と運用の仕方

 

 

習得できる知識

  • 研究開発部門にDXを導入するプロセスが分かる
  • 組織体制、人材の育成方法
  • 実験の自動化、AIによる解析などDX事例

 

 

担当講師

【第1部】(国研)科学技術振興機構 CRDS 総括ユニットリーダ 永野 智己氏
【第2部】花王(株) マテリアルサイエンス研究所 グループリーダー 大崎 浩二氏
【第3部】(国研)物質・材料研究機構 エネルギー・環境材料研究拠点
二次電池材料グループ 主任研究員 松田 翔一氏
【第4部】昭和電工(株) 理事 融合製品開発研究所 計算科学・情報センター長 奥野 好成氏

 

 

セミナープログラム(予定)

(10:00~11:30)
【第1部】研究開発活動の変革 ~リサーチトランスフォーメーション(RX)のすすめ~
(国研)科学技術振興機構 CRDS 総括ユニットリーダ 永野 智己氏

 

【講演趣旨】
リサーチ・トランスフォーメーション(RX)は、コロナ禍以降の研究開発活動の姿へ向けた、研究開発の変革を指す。今、社会・産業そのものだけでなく、将来への投資である産・学における研究開発の在り方も、新たな時代の新たな姿へ変貌しつつある。それは、これまでの延長線だけでは開けない地平に挑むために必要な変革と捉えられる。研究開発活動の一連のプロセスにおいて、いわばオペレーティングシステムをトランスフォームするRX。そのドライバーとして、研究開発のDXは重要な手段となるが、DX自体は目的ではない。DXだけでない、研究開発システム全体を新しい姿へと導く変革としてのRX。本講演ではRXの要諦や課題を、内外の科学技術・イノベーション動向を交えて紹介する。

 

【講演項目】

1.その研究開発のカタチは、いつから変わっていないのか

2.研究開発環境のDXと研究の内容・中身のDX/データ駆動型研究

3.人間と機械の関係:オートノマス・サイエンス、そのとき人間は

4.研究開発における自動化・遠隔化システム

5.AI/ロボットが人から動作を学び、実験し、仮説を設計、予測・検証をする

6.研究開発のアセット、無形資産と有形資産の関係をデザインする

7.リアル・アナログでこそ付加価値を創出することへの再考

8.組織・チームの行動変容とコミュニケーション

9.イノベーションへの問い:オープン×クローズ×プラットフォーム

10.組織間連携、オープンイノベーションのこれから

11.イノベーションのエコシステムでは、何が循環するのか

12.融合と連携。新たな付加価値が現実化するとき

13.産業構造の転換とテクノロジーへのインサイト

14.次世代に選ばれる研究開発の姿としてのRX

【質疑応答】

 

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(12:15~13:45)
【第2部】花王R&Dにおけるマテリアルズ・ インフォマティクス研究体制の構築と人材育成
花王(株) マテリアルサイエンス研究所 グループリーダー 大崎 浩二氏

 

【講演趣旨】
この10年ほどの間で、マテリアルインフォマティクス(MI)による材料開発が急速に加速している。日本で着目を集める きっかけとなった出来事としては、2011年に米国で開始された「マテリアルゲノム計画」があげられる。その時点で、 弊社ではMI研究が進んでいない状態であり、このままでは材料開発の分野で競争に遅れるとの危機感を持った。 そのような状況下で、弊社研究所でMIを立ち上げる必要があると考え、私はその導入を任された。取り組み初期の段階から、 一研究所で進めては上手くいかないと悟り、ボトムアップ的に他研究所も巻き込んで進める必要があると考えた。 取り組み初期での「チーム編成や人材育成で苦労した点」や「MIを利用した具体的な応用例」に関して紹介する 。

 

【講演項目】

1.背景

 

2.マテリアルズ・インフォマティクス(MI)研究体制の構築
2.1 MIのためのデータベース作成
(1)どのようなデータを利活用するか
(2)誰がデータクレンジングをするか
(3)材料設計者に協力してもらうためには
2.2 MIを進めるための体制
(1)MIを進めるにあたり必要な能力、及び人材
(2)プロジェクトリーダーに求められる能力
(3)データサイエンティスト、材料設計者に求められる能力
(4)チームとして求められる能力
2.3 インフォマティックス人材の育成
(1)教育対象者をどのように設定するか
(2)人材育成講座(初級編)の立ち上げ
(3)人材育成講座(中級編)の立ち上げ

 

3.マテリアルズ・インフォマティクス(MI)の応用例

 

【質疑応答】

 

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(14:00~15:30)
【第3部】実験自動化ロボットと 機械学習による新規蓄電池材料探索
(国研)物質・材料研究機構 エネルギー・環境材料研究拠点
二次電池材料グループ 主任研究員 松田 翔一氏

 

【講演趣旨】
次世代蓄電池の研究開発の現場において、近年、マテリアルズ・インフォマティクス(MI)と呼ばれるデータサイエンスを用いた材料探索の高速化・効率化に関する試みが盛んである。従来の研究者の経験と勘に頼った材料探索に替わって、実験データベースや機械学習などを活用することで、新材料発見の時間やコストの削減が可能となる。本講座では、データ駆動型の電池材料探索実施に不可欠な大量の実験データを取得するための実験自動化手法の開発状況と、機械学習を活用した探索実施例について紹介する。

 

【講演項目】

1.蓄電池開発状況
1.1 リチウムイオン電池開発の現状
1.2 次世代蓄電池開発の世界的動向

 

2.電池材料のデータ駆動型探索と実験自動化
2.1 正極材料
2.2 負極材料
2.3 固体電解質材料
2.4 液体電解質材料

 

3.液体電解質材料探索の実験自動化ロボット
3.1 実験自動化ロボットに期待すること
3.2 マイクロプレートを用いた電池材料評価
3.3 大量の実験データの取り扱い方
3.4 探索実施例の紹介
3.5 添加剤の協調効果により形成された電極界面被膜の解析

 

4.実験自動化ロボットを用いたデータ駆動型電解液探索
4.1 探索の進め方について
4.2 データ科学的手法の適用

 

【質疑応答】

 

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(15:45~17:15)
【第4部】材料開発の試行錯誤削減のための AI解析の活用
昭和電工(株) 理事 融合製品開発研究所 計算科学・情報センター長 奥野 好成氏

 

【講演趣旨】
研究者による経験や感に基づいて行われていた従来の 材料設計に対して、AI活用による材料開発スキームがなぜ必要に なってきているかという背景を説明する。その際、化学や材料化学 に関する専門知識を生かすだけでなく、マテリアルズインフォマティ クスなどのデータ駆動型サイエンスの技術を活用することの重要性 を示す。その上で、ベースとなるデータの構築と、機械学習・深層学 習の手法について具体例を挙げて紹介する。これらのデータと手法 を材料開発に用いることで、実験試行錯誤削減を成し遂げることが 可能となる。特に、産学連携国家プロジェクト等で具体的研成果を 挙げたので、その内容を詳細に説明する。

 

【講演項目】

1.AI活用による材料開発スキームが必要になってきている背景

 

2.データ駆動型サイエンス技術を活用することの重要性

 

3.AIのベースとなるデータの構築

 

4.機械学習・深層学習の手法

 

5.実験試行錯誤削減を成し遂げた事例の紹介
(産学連携国家プロジェクト等の内容と成果)

 

【質疑応答】

 

公開セミナーの次回開催予定

開催日

2022/5/20(金)10:00~17:15

 

開催場所

Zoomによるオンライン受講

 

受講料

1名につき66,000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60,500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

備考

 

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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