会社の研究開発データを有効活用！　化学データの活用による新規分子・材料開発および製品品質管理の効率化

会社の財産である実験や研究データを"宝の持ち腐れ"にしていませんか？
より効率的な新規材料開発や品質管理のプロセスを目指している方、データを活用した研究開発業務に興味がある方は必聴、可能性のない方向性の探索を早めに打ち切るなど、時間と労力の消費を抑えるのにも有効です。

受講料

43,200円 ( S&T会員受講料 41,040円 ) 

【キャンペーン！2名同時申込みで1名分無料（１名あたり定価半額の21,600円）】
　※2名様ともS&T会員登録をしていただいた場合に限ります。
　※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、上記１名あたりの金額で追加受講できます。
　※受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
　※請求書および領収書は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。

講師

東京大学大学院 工学系研究科化学システム工学専攻 教授 理学博士 船津 公人 氏

趣旨

　第4の科学であるデータ集約型研究・開発に期待が高まっている。目的物性・特性を持つ新規分子・材料開発である「何を作るか」から、それを「どう作るか」、そしてそれを安定した品質で生産するための生産制御に関わる課題に迅速かつ 効果的に対応するには、多くのデータ、情報の積極的活用が不可欠となってきた。
　本講演では、各社でもその取り組みへの展望を持てるようデータ主導型研究を進めるにあたっての基本的な事柄を紹介し、その事例を紹介しつつ、データ駆動型化学の持つ意義と今後を議論したい。

プログラム

［キーワード］データのモデル化、データの可視化、分子設計、材料設計、プロセス・インフォマティクス、プロセス制御    
 

はじめに．機能的学習とデータ主導型研究
　○ 必要とされる要素技術
　○ 解析項目
　○ 評価項目
　○ 要求される情報
　○ 利用ツール

１．分子設計
　1.1 化学空間可視化
　1.2 化学空間内での有望候補構造創出創薬などを事例に

２．ポリマー設計
　2.1 構造物性相関モデル構築
　2.2 モデルの逆解析による候補ポリマー創出
　2.3 プロセス条件を考慮した構造物性相関モデル構築ポリマーアロイを事例に

３．ソフトセンサー
　3.1 化学プラントの監視と制御のためのソフトセンサー
　3.2 連続生産プロセスのためのソフトセンサー 

　　□質疑応答・名刺交換□