プロセスインフォマティクス セミナー
        
マテリアルズインフォマティクスのためのデータ作成とその解析、応用事例
 

<セミナー No.201221>


★勘・コツ・経験からの脱却!AI、機械学習で「どう作るか?」の最適解を導き出す!
★原料や合成温度、加工条件など多数のパラメータをどのように扱うか?


【Live配信セミナー】
プロセスインフォマティクスの展開と合成、製造の最適化


■ 講 師

1.

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 船津 公人 氏

2.

東京大学 大学院工学系研究科 機械工学専攻 准教授 長藤 圭介 氏

3. 京都大学大学院 工学研究科材料工学専攻 助教 林 博之 氏
■ 開催要領
日 時

2022年1月12日(水) 10:30〜1630

会 場 Zoomを利用したLive配信 ※会場での講義は行いません
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。
聴講料

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〕
〔大学、公的機関、医療機関の方には割引制度があります。詳しくは上部の「アカデミック価格」をご覧下さい〕

※定員になり次第、お申込みは締切となります。

■ プログラム

【10:30-12:10】

1.プロセスインフォマティクスが変える材料開発・製造のあり方

●講師 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 船津 公人 氏

 

【ご略歴】
日本化学会ケモインフォマティクス部会部会長、東京大学名誉教授

【習得できる知識】
マテリアルズインフォマティクス、データのモデル化、構造データの記述子化、プロセスインフォマティクスの概念、ソフトセンサー、ベイズ最適化

【講座の趣旨】
マテリアルズインフォマティクスとプロセスインフォマティクスの関係とその組み合わせの形とその応用を俯瞰できる

1.データ駆動型化学(ケモインフォマティクス)の概要

2.データを用いた予測モデル作成とその逆解析

3.プロセスインフォマティクスの概念理解のために
  事例としてのポリマーアロイ

4.ソフトセンサーとは何か

5.ソフトセンサーによる制御

6.製薬業界における連続プロセス導入の動き

7.連続製造とバッチ製造の特徴

8.連続製造のためのPAT: 主な監視変数と分析手法

9.検量線の要らない定量手法−Iterative Optimization Technology (IOT)

10.プロセス・インフォマティクス
   材料設計・プロセス条件検討・品質管理までを一気通貫で扱う

11.材料探索のための自動化化学が見えてきた

【質疑応答】


【13:00-14:40】

2.粉体プロセス開発のためのプロセスインフォマティクス

●講師 東京大学 大学院工学系研究科 機械工学専攻 准教授 長藤 圭介 氏

 

【習得できる知識】
プロセス開発の現状、マテリアルズインフォマティクスとプロセスインフォマティクスの関係、プロセス最適化事例

【講座の趣旨】
日本の強みであるプロセス開発もハイスループット化が求められています.その一つの解決策としてのプロセスインフォマティクスを粉体プロセスの事例を交えながら紹介します.

1.背景: 材料開発とプロセス開発

2.プロセスインフォマティクスとは
 2-1 様々な「インフォマティクス」
 2-2 プロセスインフォマティクスの広義・狭義

3.仮説駆動型開発とデータ駆動型開発
 3-1 機械学習の恩恵とDXの効果
 3-2 研究の歴史から紐解く研究開発手法
 3-3 求められるバイスループット開発に向けて

4.粉体プロセスの事例
 4-1 粉体プロセスの種類と原理
 4-2 プロセスパラメータのベイズ最適化
 4-3 最適化で得られるヒラメキとヒューマン・イン・ザ・ループ

5.他分野への展開
 5-1 材料合成プロセス: 結晶成長、フロー化学
 5-2 生産プロセス: 成形、工作、溶接、3Dプリンタ
 5-3 スマートラボ/スマートファクトリー

6.今後の日本のプロセス開発のあり方

【質疑応答】


【14:50-16:30】

3.新物質、新材料探索における合成条件推薦システムの構築

●講師 京都大学大学院 工学研究科材料工学専攻 助教 林 博之 氏

 

【習得できる知識】
・テンソル分解法による推薦システムの構築方法
・酸化物の並列合成手
・推薦システムの評価手法

【講座の趣旨】
これまで新物質探索は広大な合成条件空間を合成研究者の勘と経験に頼って試行錯誤的に行われてきた。本発表は合成データに基づいて合成条件空間に内在する知見を取得し新物質探索を行う機械学習手法に関して講演する。

1.酸化物における物質探索の現状
 1-1 計算材料学とマテリアルズインフォマティクス
 1-2 合成実験のインフォマティクス

2.酸化物の合成手法とその並列化

3.合成条件推薦システムの構築
 3-1 テンソル分解手法
 3-2 物質探索を目的とした交差検定法

4.推薦に基づいた検証実験と予測精度の評価

5.新物質探索

6.合成インフォマティクスの今後

【質疑応答】

 

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