ポリマー成形加工におけるインフォマティクス活用術

所望の物性を得るための“ポリマー組成条件” “最適な混練･成形プロセス条件”を導く手法とは？

セミナー講師

１． 船津 公人 先生  
       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 理学博士　
２． 山本 海 先生  
       東レ(株) 先端材料研究所 研究員 Ph.D 　
     【ご専門 】粉体工学
３． 室賀 駿 先生 
       (国研) 産業技術総合研究所 ナノカーボンデバイス研究センター 主任研究員　

セミナー受講料

1名につき 60,500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55,000円〕

受講について

• 本講座はZoomを利用したLive配信セミナーです。セミナー会場での受講はできません。
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• 当日は講師への質問をすることができます。可能な範囲で個別質問にも対応いたします。
• 本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、
  録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止いたします。
• 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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  万が一部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

セミナープログラム

【10:30-12:00】
１．プロセスインフォマティクスとポリマーアロイ開発　
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 理学博士 船津 公人 氏 　

１．変数選択
　a. 変数選択の意義
　b. 変数選択手法
　c. 遺伝的アルゴリズムを用いた変数選択
　d. 応用事例
２．プロセスインフォマティクスとは
３．プロセスインフォマティクスにおけるプロセスの監視と制御
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
【質疑応答】 　

【12:50-14:20】
２．ポリマー材料へのインフォマティクス適用と展望
東レ(株)　先端材料研究所　研究員　Ph.D 　山本 海 氏

【習得できる知識】
・高分子材料インフォマティクス（MI）の最新動向
・樹脂等を中心としたポリマー材料に対するMI適用の有効性と実務上の課題、および解決方法
・インフォマティクスと理論・シミュレーションの融合に関する最新動向と事例。

【講座趣旨】
  いわゆる「AIブーム」に後押しされているポリマー材料へのインフォマティクス適用について、企業研究の現場をリードする立場から実情と展望と述べる。材料開発事例に加え、技術開発の動向と事例や、当社が試みているインフォマティクス技術の新たな展開について紹介する。　

１．高分子材料インフォマティクスの最新動向
　1.1 最新AI技術が導く材料インフォマティクスへの期待
　1.2 材料インフォマティクスの実情と技術開発動向
２．材料開発への適用事例
　2.1 自動車向け樹脂材料の開発（現場の悩みと解決方法）
　2.2 マテリアルリサイクルへの活用
３．新たな要素技術の開発
　3.1 インフォマティクスと理論・シミュレーションの融合
　3.2 分子シミュレーションデータ 転移学習による材料特性予測
　3.3 成形加工性の予測に向けた技術開発
　3.4 マルチスケールシミュレーション
　3.5 高分子物理学に基づくポリマー粘弾性の高速・高精度予測
４．材料インフォマティクス技術の新たな展開
　4.1 最適な樹脂選定を支援するDXサービス
【質疑応答】

【14:30-16:00】
３．ポリマー複合材料・成形加工へのインフォマティクス技術　
(国研) 産業技術総合研究所　ナノカーボンデバイス研究センター　主任研究員　室賀 駿 氏

【習得できる知識】
・深層学習の特徴と材料分野への関わり
・ ＡＩ構築に向けたデータの考え方　

【講座趣旨】
  近年の深層学習に代表されるデータサイエンスの発展によってマテリアルズ・インフォマティクスやプロセス・インフォマティクスで扱える対象系が格段に広くなってきました。これからの時代でまさに縁遠いと思われていた分野でも深層学習の活用が当たり前になる日も遠くありません。本セミナーではどのように複雑な材料・プロセス開発に深層学習を適用し、研究開発現場のDXにつなげていくかの考え方をご紹介します。　　

１．近年の材料分野へのＡＩ適用の3つのトレンド
　 1.１ ＡＩの技術の進展
　 1.２ シミュレーションの高度化
　 1.３ プロセスの制御
　 1.４ 材料・プロセスの高度な特徴を深層学習で捉える
２．フィラー分散に適した溶媒選定のインフォマティクス
　  2.１ プロセスに合わせた配合のチューニング
　  2.２ 分散性の予測モデル
３．樹脂成形加工プロセスの自律自動制御
　 ３.１ 労働人口の減少とＡＩの関わり
　 ３.２ リアルタイムのプロセス制御
４．ＡＩを用いたＣＮＴ膜の仮想実験
　  4.１ 構造の定義と従来のＡＩ技術
　  4.２ ＳＥＭ画像の深層学習
　  4.３ ＧＡＮを用いた微細構造の生成
５．従来ＡＩで扱えない対象系に適用可能なマルチモーダルＡＩ技術
６．今後の材料分野へのＡＩ技術
【質疑応答】