初心者向けセミナーです マテリアルズ・インフォマティクスの導入・実用化と活用展開

マテリアルズ・インフォマティクスをどのように導入し、実務に活用・社内展開していけば良いのか?実際の実験精度向上のポイントについても解説!

最近のMIのトレンドもふまえ、マテリアルズDX展開の数々の方策を示します!

セミナー趣旨

  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)を活用した材料開発の動きが活発化しており、近年はロボティクス開発による実験の自動化・無人化が進んでいる。
  本セミナーでは、MIを導入することでどのようなメリットがあるのか、どのように導入していけばよいのか、並びに必要なケモインフォマティクスや機械学習の知識、そしてどういった方向性に向かっていくべきなのか、といった一通りの流れに対応した内容になっている。
  また、これまで隆盛と衰退があったテクノロジー同様、ブームに則って導入するだけではなく、MIの解析により、製品に関わる新規領域を開発し、実験回数を減らすことによってコストを削減していくことが何よりも重要である。
  実際の実験的な精度を高めていくためのポイントについても焦点をあて、実用的な活用方法を解説する。

受講対象・レベル

・MIを用いた材料開発に興味のある方
・MIの導入・展開方法についてお困りの方、実用化したい方
・MIを使うと何がどうよくなるかを知りたい方、方向性を模索したい方
・MIを導入したが、うまく活用できていないとお考えの方
 など

習得できる知識

・MIの基礎知識
・MIの導入・展開の仕方
・MIの実験的な精度向上のノウハウ
   など

セミナープログラム

1. マテリアルズ・インフォマティクス(MI)の導入に向けて
 1) MIの背景
 2) MIがブームになった背景
 3) MI導入時のポイント
 4) MIの社内普及に向けたステップとそのポイント
 5) MI解析の流れ 
2. MI人財とその育成
 1) MIに求められる人財
 2) MIに求められる技術
 3) 人材育成法・スキル強化法
~MI解析手法~
3. 機械学習概要
 1) 機械学習基礎編
  a) 必須用語
  b) 機械学習モデル概要
  c) 機械学習モデルの評価手法
  d) データの次元圧縮による可視化
 2) 機械学習応用編
  a) 特徴量エンジニアリング
  b) 説明変数選択
  c) 機械学習モデルのハイパーパラメータの最適化
  d) アンサンブル学習
4. 最適条件探索手法

 1) 実験計画法
 2) ベイズ最適化
 3) 遺伝的アルゴリズム
 4) 予測用候補サンプルの作り方
5. ケモインフォマティクス
 1) 化合物データの取り扱い
 2) 構造記述子
 3) 化合物の類似度の計算
 4) 分子構造生成
6. MI実施の具体例
 1) 逆解析による分子探索
 2) 組成・実験条件の最適化
 3) シミュレーションの活用
7. 実験的な精度向上に向けて
 1) 複合系のデータの取り扱い
 2) 公共データベース、特許、文献情報の活用
 3) 適用領域(Applicability Domain: AD)
 4) 予測、候補サンプルの選択の仕方
8. 画像解析の適用
 1) MIでよく扱う画像解析の課題点
 2) 画像の前処理
 3) 画像の特徴量抽出、特徴量解析
 4) パーシステントホモロジー
9. データベース構築

 1) MI用データベースの作り方
 2) データベースのMI活用
10. MI知財
 1) MI特許の動向
 2) MI特許戦略
 3) MI特許の権利化
11. 今後のMIトレンドを追う
 1) 量子コンピュータ
 2) MIロボティクス
 3) エッジAI、Robotic Process Automation (RPA)の活用
 4) 自然言語処理
 5) メタバース/VR/AR
<質疑応答>

セミナー講師

 向田 志保 先生   三井化学(株)DX推進本部 DX企画管理部 スタッフ/信州大学 工学部 客員准教授 博士(工学) 

セミナー受講料

【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】:1名47,300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36,300円

【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】:1名52,800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41,800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、お手許のPCやタブレット等で受講できるオンラインセミナーです。

配布資料・講師への質問等について

  • 配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
    (開催1週前~前日までには送付致します)。

    ※準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
    (土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。)
  • 当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
    (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。)
  • 本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり、
    無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。

下記ご確認の上、お申込み下さい

  • PCもしくはタブレット・スマートフォンとネットワーク環境をご準備下さい。
  • ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております(20Mbbs以上の回線をご用意下さい)。
    各ご利用ツール別の動作確認の上、お申し込み下さい。
  • 開催が近くなりましたら、当日の流れ及び視聴用のURL等をメールにてご連絡致します。

Zoomを使用したオンラインセミナーとなります

  • ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております。
    お手数ですが下記公式サイトからZoomが問題なく使えるかどうか、ご確認下さい。
    確認はこちら
    ※Skype/Teams/LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomでカメラ・マイクが使えない事があります。お手数ですがこれらのツールはいったん閉じてお試し下さい。
  • Zoomアプリのインストール、Zoomへのサインアップをせずブラウザからの参加も可能です。
    ※一部のブラウザは音声(音声参加ができない)が聞こえない場合があります。
     必ずテストサイトからチェック下さい。
     対応ブラウザーについて(公式) ;
     「コンピューターのオーディオに参加」に対応してないものは音声が聞こえません。

申込み時に(見逃し視聴有り)を選択された方は、見逃し視聴が可能です

  • 開催5営業日以内に録画動画の配信を行います(一部、編集加工します)。
  • 視聴可能期間は配信開始から1週間です。
    セミナーを復習したい方、当日の受講が難しい方、期間内であれば動画を何度も視聴できます。
    尚、閲覧用のURLはメールにてご連絡致します。
    ※万一、見逃し視聴の提供ができなくなった場合、
    (見逃し視聴有り)の方の受講料は(見逃し視聴無し)の受講料に準じますので、ご了承下さい。
    こちらから問題なく視聴できるかご確認下さい(テスト視聴動画へ)パスワード「123456」

※セミナーに申し込むにはものづくりドットコム会員登録が必要です

開催日時


10:30

受講料

47,300円(税込)/人

※本文中に提示された主催者の割引は申込後に適用されます

※銀行振込、コンビニ払い

開催場所

全国

主催者

キーワード

機械学習・ディープラーニング   CAE/シミュレーション   化学技術一般

※セミナーに申し込むにはものづくりドットコム会員登録が必要です

開催日時


10:30

受講料

47,300円(税込)/人

※本文中に提示された主催者の割引は申込後に適用されます

※銀行振込、コンビニ払い

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全国

主催者

キーワード

機械学習・ディープラーニング   CAE/シミュレーション   化学技術一般

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