化学品の市場調査、研究開発の支援、マーケット情報の出版

CMCリサーチウェビナー【ライブ配信】

       * 受講の受付を終了しました。
  
       開催日時:2022年12月14日(水)13:30~16:30 
       受 講 料:44,000円(税込)  * 資料付
          *メルマガ登録者 39,600円(税込)
          *アカデミック価格 26,400円(税込)
         パンフレット

※ 本セミナーは、当日ビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
 お申し込み前に、下記リンクから視聴環境をご確認ください。
   → https://zoom.us/test
 ★ アカデミック価格:学校教育法にて規定された国、地方公共団体および学校法人格を有する大学、大学院の教員、学生に限ります。
 ★【メルマガ会員特典】2名以上同時申込かつ申込者全員メルマガ会員登録をしていただいた場合、1名あたりの参加費がメルマガ会員価格の半額となります。
 ★ お申込み後のキャンセルは基本的にお受けしておりません。ご都合により出席できなくなった場合は代理の方がご出席ください。

講 師

 緒明 佑哉 氏  慶應義塾大学 理工学部 応用化学科

【講師経歴】
 2002年3月 慶應義塾大学 理工学部 応用化学科 卒業
 2006年3月 慶應義塾大学 大学院理工学研究科 総合デザイン工学専攻 後期博士課程修了 博士(工学) 取得
 2007年4月 日本学術振興会 特別研究員(PD) 研究機関:東京大学 大学院工学系研究科
 2009年4月 慶應義塾大学 理工学部 応用化学科 助教
 2012年4月  同 専任講師
 2016年4月~現在  同 准教授
 2016年10月~2020年3月 JST さきがけ研究者(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)

【研究分野】
 層状物質・ナノシート材料・二次元材料・共役高分子・マテリアルズインフォマティクス、これらを活かした機能材料の研究

【所属学会】
 日本化学会・高分子学会・日本セラミックス協会

セミナーの趣旨

 近年、急速な発展を遂げるマテリアルズインフォマティクス(MI)は、多くの成功事例が報告されるようになってきた。そこで見えてきた課題として、小規模データの扱い方、実験科学者の経験と勘の扱い方が挙げられる。すなわち、実験科学者にはMIの浸透が十分ではない。本講座では、実験化学者である演者の研究グループで行った、小規模データへの機械学習と実験研究者の経験や考察の融合によるMIの研究事例について紹介する。具体的には、ナノシート材料の収率や高分子材料の電気化学特性を向上させた事例を中心に、MIの活用方法について紹介する。特に、小規模データに対しては、研究者の経験・勘・考察を融合することが重要であることがわかってきました。

セミナー対象者

 ・ 実験や文献の小規模データをMIによって活用したいと思われている方
 ・ 機械学習は複雑で難しいと躊躇されている方
 ・ 社内でMIの導入を検討しはじめている方
 ・ MIを導入してみたものの思ったような活用につながらない方
 ・ 実験系研究/技術者だがMIをこれから使ってみたい方

セミナーで得られる知識

 ・ 小規模データへのMIへの適用方法
 ・ 物質探索やプロセス最適化や性能向上のための予測モデル構築方法
 ・ 研究者/技術者の熟練の知恵と機械学習の融合方法

プログラム

      ※ 適宜休憩が入ります。

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のはじまりと最近の動向
 1-4 MIの見えてきた課題
 1-5 小規模データに適用可能なMI
  
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
 2-4 予測モデル構築
 2-5 MIで達成した成果
  
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
 3-4 予測モデル構築
 3-5 MIで達成した成果
  
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 明日からできるデータセットの準備
 4-3 明日からできる機械学習と経験・勘・考察の融合
  
5.おわりに
  

  
  

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