マテリアルズインフォマティクスのための実験データ統合,データベース構築と活用例

セミナープログラム

【10:30-12:00】

１．計算科学・社外実験データベースを活用した マテリアルズインフォマティクス基礎検討　 　

(株)ダイセル　研究開発本部生技研開横断DXセンター　設計開発推進グループ　首席技師　博士（理学）　兼子 祐 氏

【講座趣旨】
　　本講演は、計算科学および社外実験データベースを活用したマテリアルズインフォマティクス（MI）の基礎検討について、株式会社ダイセルの取り組みと事例を中心に紹介するものです。特に、データベース・シミュレーション・機械学習を組み合わせた材料開発の効率化、合成可能性を考慮した新規材料提案、社内外データの活用、そしてバイオマスやセルロースなど持続可能な素材への応用事例を通じて、MIの現状と課題、今後の展望について議論します。

１．自己紹介・会社紹介
　　1.1　発表者略歴
　　1.2　 ダイセルの概要・沿革・事業内容
２．マテリアルズインフォマティクス（MI）の基礎
　　2.1　MIの使い道とワークフロー
　　2.2　実験・シミュレーション・MIの連携
　　2.3　社内外データベースの活用

３．社内・社外データを用いたMI事例
　　3.1　反応速度・電気特性・化学反応性などの予測モデル
　　3.2　量子化学計算・分子動力学計算データの活用
　　3.3　少数データと外部データのブレンドによる予測

４．分子シミュレーションとデータベースの連携
　　4.1　RadonPyコンソーシアムの利用
　　4.2　低分子・高分子材料設計への応用
　　4.3　クラスター分析・物性相関の評価

５．PoLyInfoデータベースの活用
　　5.1　データ抽出・マッピング事例
　　5.2　物性データベースの今後

６．社内事例紹介
　　6.1　溶媒探索・変異原性予測・ガラス転移温度予測
　　6.2　熱硬化性オリゴマー物性予測

７．セルロース溶剤探索の共同研究事例
　　7.1　分子シミュレーション×機械学習による溶解性予測
　　7.2　実験・計算の相関、溶解メカニズムの解明

８．有機半導体材料探索の共同研究事例
　　8.1　第一原理計算×機械学習による有機分子結晶構造形成予測
　　8.2　分子構造探索、結晶構造の予測

９．合成可能性を考慮した高分子データベース構築の共同研究事例
　　9.1　SMiPolyによる仮想高分子ライブラリ生成
　　9.2　既存高分子との比較・新規性評価
　　9.3　合成可能性・逆解析の課題と提案

１０．まとめ・謝辞

【質疑応答】

【12:50-14:20】

２． マテリアルズインフォマティクスを用いた高分子材料開発の取り組み

東レ(株)　先端材料研究所　真利 大地 氏
東レ(株)　先端材料研究所　菊辻 卓真 氏

　
【講演ポイント】
　材料開発の高度化・効率化が求められる昨今、シミュレーションやインフォマティクスといったデジタル技術の活用が不可欠となっており、東レにおいてもデジタル技術と各事業のドメイン知識を融合した独自の材料開発を進めています。
　本セミナーでは、高分子材料開発へのデジタル技術活用について、当社の戦略と実践例をご紹介します。まず、当社の研究体制とデジタル技術活用の全体像を概説し、シミュレーションやマテリアルズインフォマティクスなどデジタル技術の概要と課題を述べます。さらに具体的な事例として、マルチスケールシミュレーションによる樹脂粘弾性予測、高分子分離膜設計へのシミュレーションとインフォマティクスの適用、データベースや電子実験ノートに収録されているデータのインフォマティクスによる統合的な活用などについてお話しします。

１．はじめに
　1.1 自己紹介・会社紹介
　1.2 東レの研究体制およびデジタル技術活用の概要
　1.3 DXテーマ選定・テーマ推進体制・他部署連携についての考え方
　1.4 デジタル技術の社内普及への取り組み

２．シミュレーションとインフォマティクスを活用した高分子材料・プロセス設計
　2.1 シミュレーション・インフォマティクスの概要
　　(1)高分子材料設計に用いるシミュレーション
　　(2)マテリアルズインフォマティクス（MI）、プロセスインフォマティクス(PI)
　2.2 高分子材料・プロセス設計におけるデジタル技術活用の課題
　　(1) シミュレーションの課題
　　(2) インフォマティクスの課題

３．開発・適用事例
　3.1 マルチスケールシミュレーションによる樹脂粘弾性予測
　3.2 MIによる少数データを用いた樹脂材料設計
　3.3 高分子分離膜の設計
　　(1)分子シミュレーションによる膜表面設計
　　(2)マルチスケール相分離シミュレーションによる多孔構造設計
　　(3)PI・シミュレーションによる紡糸プロセス安定化
　3.4 データベース・電子実験ノートにおける収録データの統合的な活用

４．まとめ

【質疑応答】

【14:30-16:00】

３．機械学習を活用した実験データと 　計算データを統合した材料特性予測モデルの開発

東北大学　学際科学フロンティア研究所　特任准教授　橋本 佑介 氏

【講座趣旨】
　本講演では材料特性の実験データと計算データベースを基に，GNN 等のデータ科学的手法を組み合わせて，材料探索空間を直感的かつ俯瞰的に可視化する手法を紹介する

１．はじめに

２．機械学習を活用した実験データと計算データを統合した材料特性予測モデルの開発
　2.1　データ分析の流れの概略
　2.2　MPNN で作成した材料マップ
　2.3　単位格子のサイト数と体積で色付けした材料マップ

３．まとめ

【質疑応答】

セミナー講師

１． (株)ダイセル　研究開発本部生技研開横断DXセンター　設計開発推進グループ　首席技師　博士（理学）　兼子 祐 氏
２． 東レ(株)　先端材料研究所　真利 大地 氏
東レ(株)　先端材料研究所　菊辻 卓真 氏

３．東北大学　学際科学フロンティア研究所　特任准教授　橋本 佑介 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〕

主催者

開催場所

受講について

Live配信セミナーの接続確認・受講手順はこちらをご確認下さい。