マテリアルズ・インフォマティクスの実践と低誘電材料開発への応用

セミナープログラム

【10:30-12:00】

１．マテリアルズ・インフォマティクス（MI）実践活用

●講師　(株)日立製作所　技師／日立認定データサイエンティスト（プラチナ）　高原 渉 氏

【専門】
マテリアルズ・インフォマティクス

【略歴】
日本コンピュータ化学会 理事、有機合成化学境界「AI と有機合成化学」研究部会幹事

【習得できる知識】
・MIテーマ推進のポイント
・材料分野別のMIのアプローチ
・データ種類ごとのMIのアプローチ

【講座の趣旨】
MIの教科書として執筆した著書「マテリアルズ・インフォマティクス実践ハンドブック」を題材として、MIテーマ推進のポイント、材料分野別のMIのアプローチ、データ種類ごとのMIのアプローチを扱います。

１．マテリアルズ・インフォマティクス（MI）とは？

２．MIの中核をなす機械学習とは？

３．材料開発現場に存在するデータの特性

４．MIテーマの推進フロー

５．材料分野別MIのアプローチ、適用事例
　5.1　配合情報を伴う材料
　5.2　有機材料
　5.3　無機材料
　5.4　適用事例

６．データ種類ごとのMIのアプローチ

７．結言

【質疑応答】

【13:10-14:40】

２．機械学習を用いた低誘電エポキシ樹脂の分子設計

●講師　積水化学工業(株)　R＆D センター　先進技術研究所　情報科学推進センター　MI推進グループ
　　　　　主任研究員　博士（工学）　川浪 悠子 氏

【専門】
マテリアルズインフォマティクス、熱硬化性樹脂材料、有機無機複合材料　

【習得できる知識】
・配合データを用いての物性（ 誘電率・Tg）予測モデル構築手法（定量的構造物性相関（QSPR）モデル）
・分子生成の手法（組み合わせ生成、仮想合成手法）

【講座の趣旨】
機械学習を活用した分子設計の流れを説明し、実際の開発課題解決へ展開した事例を紹介する。

１．はじめに

２．背景
　2.1　電子材料を取り巻く環境
　2.2　エポキシ樹脂の基本的な硬化反応

３．機械学習を用いた分子設計
　3.1　機械学習を用いた分子設計のフロー
　3.2　分子構造生成手法の選定について
　3.3　部分骨格の組合せによる新規構造生成手法
　3.4　仮想合成による新規構造生成手法

４．低誘電分子設計への展開
　4.1　回帰モデル構築
　　4.1.1　Tg 回帰モデル
　　4.1.2　誘電率回帰モデル
　4.2　分子構造生成
　　4.2.1　主骨格-側鎖組合せ手法による構造生成
　　4.2.2　仮想合成による構造生成
　4.3　逆解析結果に基づく有望構造の選定
　4.4　実験検証

５．おわりに

【質疑応答】

【15:00-16:00】

３．MI、計算技術を活用した低誘電ポリイミドの開発

●講師　日鉄ケミカル＆マテリアル(株)　総合研究本部　基盤技術研究開発部　研究員　千葉 将之 氏

【専門】
有機化学、計算科学

１．低誘電材料の開発背景

２．機械学習、計算科学を活用した材料開発スキーム
　2.1　高効率な材料開発スキームの構想
　2.2　低誘電材料開発に必要な計算技術

３．低誘電ポリイミド開発の具体的事例
　3.1　機械学習による誘電特性計算技術の開発
　3.2　計算科学による誘電特性計算技術の開発
　3.3　ポリイミドの作製と誘電特性評価

４．新規ポリイミドモノマー開発の具体的事例
　4.1　ポリイミドモノマーの分子設計
　4.2　設計した分子の誘電特性の予測と特性発現メカニズムの考察
　4.3　分子合成と誘電特性評価

【質疑応答】

セミナー講師

１．(株)日立製作所　技師／日立認定データサイエンティスト（プラチナ）　高原 渉 氏
２． 積水化学工業(株)　R＆D センター　先進技術研究所　情報科学推進センター　MI推進グループ　主任研究員　博士（工学）　川浪 悠子 氏
３． 日鉄ケミカル＆マテリアル(株)　総合研究本部　基盤技術研究開発部　研究員　千葉 将之 氏

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〕