化学における人工知能技術との融合の基礎と実験・計算化学への応用事例～化学反応予測・実験条件最適化・材料探索を例に～＜Zoomによるオンラインセミナー＞

セミナー趣旨

　化学において反応物から得られる生成物を正確に予測することは重要な課題の一つである。またその生成物の収率を上げるために実験化学では様々な反応条件の検討が行われる。特に触媒は反応予測・反応条件検討において非常に重要なファクターの一つである。人工知能技術（AI）は近年、正確な予測や効率的な条件検討を始め、化学分野における実験・理論・計算の様々な領域で活用され始めている。
　本セミナーでは、化学の諸分野とAI技術の融合を実施するための基礎を説明する。また化学反応予測・実験条件最適化・材料探索を例として、幾つかの具体的な研究事例を述べたい。

習得できる知識

・化学における人工知能技術の基礎知識
・人工知能技術を用いた最新の化学研究事例（講師の研究も含む）
・触媒研究と人工知能技術に関する最近の研究事例

セミナープログラム

1. 人工知能技術の概要
　　1.1 化学と人工知能技術
　　1.2 人工知能技術の基礎
　　1.3 機械学習の概要
　　1.4 進化的計算の概要
　　1.5 化学における機械学習のための記述子

2. 触媒インフォマティクスの研究動向
　　2.1 触媒インフォマティクスで求められていること
　　2.2 最新の研究

3. 化学反応予測への応用
　　3.1 反応予測システムの歴史・動向
　　3.2 有機化学反応に対する化学反応
　　3.3 均一系触媒における有機化学反応に対する化学反応

4. 実験条件最適化への応用
　　4.1 実験条件最適化の歴史・動向
　　4.2 実験条件最適化
　　4.3 溶媒条件最適化

5. 材料探索に向けて
　　5.1 材料探索と人工知能技術
　　5.2 最近の研究動向と現状
　　5.3 将来展望

■講演中のキーワード
・マテリアルズインフォマティクス
・ケモインフォマティクス
・触媒インフォマティクス
・化学反応予測
・実験条件最適化
・材料探索

セミナー講師

早稲田大学
理工学術院総合研究所 次席研究員/研究院講師 博士(理学)
清野 淳司 先生
■経歴
2000年4月～2005年3月　東京都立大学 理学部 化学科
2005年4月～2007年3月　首都大学東京 理学研究科 化学専攻
2007年4月～2010年3月　首都大学東京 理工学研究科 分子物質化学専攻
2010年4月～2012年3月　早稲田大学 理工学術院 助手
2012年4月～2015年3月　日本学術振興会 特別研究員（PD）
2015年4月～現在　早稲田大学　理工学術院総合研究所　次席研究員（研究院講師）
2017年10月～現在　科学技術振興機構　さきがけ研究者
■専門および得意な分野・研究
・マテリアルズインフォマティクス
・相対論的量子化学
■本テーマ関連学協会での活動
・日本化学会
・分子科学会
・理論化学会
・日本コンピュータ化学会
・日本化学会情報化学部会

セミナー受講料

1名41,800円(税込（消費税10％）、資料付)
　＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき30,800円
　＊学校法人割引；学生、教員のご参加は受講料50％割引。

受講について

＊本講座は、Zoom を使用したオンラインセミナーです。
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・本講座は、オンライン受講のみ可能です。セミナー会場での受講はできません。
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・本講座はお申し込みいただいた方のみ受講いただけます。
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・当日、可能な範囲で質疑応答、個別質問も対応致します。メールベースを中心に後日の質問等も可能です。（全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。）