＜材料工学におけるAI技術の最前線＞最新動向を俯瞰的に学び、データサイエンティスト／材料開発者が知っておくべき基礎　～AI for Science／データ駆動科学～

 ★ AI for Material engineeringに基づき明日から実践的な材料開発を！

　■ベイズ推論とスパースモデリングを情報数理基盤とするデータ駆動科学
　■明日からすぐに役立つAI for Science／Material engineeringを実践的に学ぶ

 

日時

【ライブ配信】 2026年5月21日（木）  10:30～16:30
【アーカイブ配信】 2026年6月5日（金）  から配信開始【視聴期間：6/5(金)～6/18(木)】
  受講可能な形式：【ライブ配信】or【アーカイブ配信】のみ
  ※本セミナーはどちらか一方のみの形式を選択して受講できます。

【項目】※クリックするとその項目に飛ぶことができます

    セミナー趣旨

    本講座ではAIを科学に適用するAI for Scienceとほぼ等価なデータ駆動科学を用いて、AI for Material engineeringについて講義をし、今後各企業で必要にあるAI技術を紹介します。AIというとChat GPTなどの生成系AIを考えますが、その前に、実験計測データは数値計算データに含まれる、その材料に含まれる本質的な潜在構造を抽出することが必要です。その手法の一つであるスパースモデリンぐ(SpM: Sparse Modeling)において、生成AIが必要であることを述べます。
    以上の背景から本セミナーでは、AI for Science/データ駆動科学の情報数理基盤のベイズ計測とSpMを紹介し、これらがどのような仕組みで材料開発に活かされるかを、私が提案した機能発現の3+1ステップモデルに基づき説明します。このセミナーにより、明日からすぐに役立つAI for Science/データ駆動科学Material enを実践的に学ぶことができます。

    習得できる知識

    AIの進展からAI for Scienceへの流れを理解することができます。そのAI for Scienceの材料科学版であるAI for Material engineeringに関する以下の知識が得られます。
    1. データ駆動科学の三つのレベル
    2. 機能発現の3+1ステップモデル
    これら二つの知識を身につけると、明日から実践的な材料開発をAI for Material engineeringに基づき行うことができます。

    セミナープログラム

    １．本セミナーのねらい
    　1.1 AIの歴史とAI for Science
    　1.2 AI for Material engineering
    　1.3 AI for Material engineeringによる高収益化

    ２．自然記述の基本的戦略とデータ駆動科学
    　2.1 要素還元主義と階層的自然観
    　2.2 階層的自然観とデータ駆動科学

    ３．データ駆動科学の二大情報数理基盤
    　3.1 スパースモデリング(SpM)とベイズ推論
    　3.2 物理学とスパースモデリング(SpM)
    　3.3 Keplerの法則と前期量子論
    　3.4 全状態探索型スパースモデリング(ES-SpM)
    　3.5 物理学におけるベイズ推論の必要性

    ４．機能発現の3+1ステップモデル
    ５．計算論的神経学とデータ駆動科学
    　5.1 David Marrの三つのレベル
    　5.2 データ駆動科学の三つのレベル
    　5.3 データ駆動科学の三つのレベルと計測関連企業の高収益化 

    ６．ベイズ計測: ベイズ推論と計測科学の融合領域
    　6.1 物理パラメータの事後確率推定
    　神器1. 物理パラメータの事後確率推定
    　神器2. ベイズ的モデル選択
    　神器3. 複数データのベイズ統合

    ７．直線回帰y=ax+bのベイズ計測解析計算の詳細な説明
    　7.1 物理パラメータの事後確率推定
    　7.2 ガウス観測ノイズ分散推定
    　7.3 ベイズ的モデル選択

    ８．非線形計測系のロールモデルとしてのスペクトル分解
    　8.1 スペクトル分解の通常手法とその問題点(誤差関数の局所解とモデル選択)
    　8.2 ベイズ計測の導入と、ベイズ計測実装のための数値計算の必要性
    　8.3 スペクトル分解におけるベイズ的モデル選択
    　8.4 計測限界の定量的評価

    ９．他の非線形計測系への展開
    　9.1 NMR
    　9.2 メスバウアー分光
    　9.3 小角散乱
    　9.4 比熱と磁化率の物理パラメータ事後確率推定とベイズ統合の導入

    １０．ベイズ計測の普及戦略
    　10.1 SPring-8全ビームラインベイズ化計画
    　10.2 SPring-8全ビームラインベイズ化計画共同実施者
    　10.3 SPring-8全ビームラインベイズ化計画の波及効果
    　10.4 ベイズ計測による計測科学のゲームチェンジング

    １１．スパースモデリング
    　11.1 家賃決定の数理モデルとしてのスパースモデリンぐ
    　11.2 磁石開発への適用例
    　11.3 機能発現の3+1ステップモデル

    １２．民間企業のR&D(Research & Development)戦略とデータ駆動科学
    　12.1 データ駆動科学と民間就職 サイバーフィジカルシステムの観点から
    　12.2 データ駆動科学と企業R&D組織のフラット化
    　12.3 データ駆動科学と人材の流動化

    １３．まとめと、新規ビジネスなどの今後の展開

    　　□質疑応答□

    セミナー講師

    東京大学 大学院新領域創生科学研究科 教授　岡田 真人　氏
    【専門】
    データ駆動科学、物性物理学、ニューラルネットワーク、計算論的神経科学

    セミナー受講料

    55,000円

    定価：本体50,000円＋税5,000円
    E-Mail案内登録なら、2名同時申込みで1名分無料
    1名分無料適用条件
    ※2名様ともE-mail案内登録が必須です。
    　2名様以降の受講者は、申込み前にE-mail案内登録をお済ませください。
    ※同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。
    ※3名様以上のお申込みの場合、1名あたり定価の半額で追加受講できます。
    ※請求書（クレジットカード決済の場合は領収書）は代表者にS&T会員マイページにて発行します（PDF）。
    ※請求書および領収証は1名様ごとに発行可能です。(申込みフォームの通信欄に「請求書１名ごと発行」と記入ください。)
    ※他の割引は併用できません。

     2名で55,000円 (2名ともE-Mail案内登録必須​／１名あたり定価半額の27,500円)
     3名で82,500円 (3名ともE-Mail案内登録必須​)　    ※4名以上も1名追加ごとに27,500円を加算

     テレワーク応援キャンペーン(1名受講)【オンライン配信セミナー受講限定】

     1名申込みの場合： 受講料 44,000円 (E-Mail案内登録価格 42,020円)
      定価：本体40,000円＋税4,000円、E-Mail案内登録価格：本体38,200円＋税3,820円
    ※１名様でオンライン配信セミナーを受講する場合、上記特別価格になります。
    ※お申込の際、備考欄に「テレワーク応援キャンペーン希望」と記載ください。
    ※他の割引は併用できません。

    主催者

    開催場所

    全国

    備考

    配布資料
    PDFテキスト(印刷可・編集不可)
    ※ライブ配信受講は、開催2日前を目安に、弊社HPのマイページよりダウンロード可となります。
    ※アーカイブ配信受講は、視聴配信開始日からダウンロード可となります。

    オンライン配信
    ZoomによるLive配信　►受講方法・接続確認（申込み前に必ずご確認ください）
    アーカイブ配信　►受講方法・視聴環境確認（申込み前に必ずご確認ください）

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    開催日時


    10:30 ～

    受講料

    55,000円（税込）/人

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    ※銀行振込

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