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Zoom見逃し視聴あり


オンライン受講/見逃視聴なし → 

オンライン受講/見逃視聴あり → 

○化学、材料分野で世界に打ち勝つために!
○「人の勘・コツ・経験」と「マテリアルズインフォマティクス・AI・ロボット」が有機的に組み合わさる、スマートラボラトリの基礎から世界最新動向・導入事例とポイントを紹介!

AI・ロボットを用いた材料開発・合成

最新動向と導入へのポイント

<Zoomによるオンラインセミナー・見逃し配信あり>

講師

東京工業大学 物質理工学院 応用化学系 一杉研究室 研究員 中山 亮 先生

講師紹介

■ご略歴:
2013年 京都大学 理学部 理学科 卒業
2015年 京都大学大学院 理学研究科 化学専攻 博士後期課程
2015年 日本学術振興会特別研究員(DC1)
2018年 東京工業大学 物質理工学院 応用化学系 一杉研究室 研究員 (~現在に至る)

■本テーマ関連のご研究内容:
・AI(ベイズ推定)を用いたイオン伝導度評価手法の開発
・ベイズ最適化を活用した新物質合成のシミュレーション
・ロボットを活用した試料準備の自動化


日時・会場・受講料

●日時 2021年9月3日(金) 13:00-16:30 *途中、小休憩を挟みます。

●受講料
 【オンライン受講:見逃し視聴なし】:1名41,800円(税込(消費税10%)、資料付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき30,800円

 【オンライン受講:見逃し視聴あり】:1名47,300円(税込(消費税10%)、資料付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円

 *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

配布資料・講師への質問等について

●配布資料は、印刷物を郵送で送付致します。
 お申込の際はお受け取り可能な住所をご記入ください。
 お申込みは4営業日前までを推奨します。
 それ以降でもお申込みはお受けしておりますが(開催1営業日前の12:00まで)、
 テキスト到着がセミナー後になる可能性がございます。


●当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
(全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。)
●本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり
 無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。
●受講に際しご質問・要望などございましたら、下記メールにてお問い合わせ下さい。 req@johokiko.co.jp


※本講座は、お手許のPCやタブレット等で受講できるオンラインセミナーです。

下記ご確認の上、お申込み下さい(クリックして展開「▼」:一部のブラウザーでは展開されて表示されます)
・PCもしくはタブレット・スマートフォンとネットワーク環境をご準備下さい。
・ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております(20Mbbs以上の回線をご用意下さい)。
 各ご利用ツール別の、動作確認の上お申し込み下さい。
・開催が近くなりましたら、当日の流れ及び視聴用のURL等をメールにてご連絡致します。開催前日(営業日)の12:00までにメールが届かない場合は必ず弊社までご一報下さい。
・その他、受講に際してのご質問・要望などございましたら、下記メールにてお問い合わせ下さい。
 <req@johokiko.co.jp>

Zoom
Zoomを使用したオンラインセミナーとなります(クリックして展開「▼」)
・ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております。
 お手数ですが下記公式サイトからZoomが問題なく使えるかどうか、ご確認下さい。
 → 確認はこちら
 *Skype/Teams/LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomでカメラ・マイクが使えない事があります。お手数ですがこれらのツールはいったん閉じてお試し下さい。
 →音声が聞こえない場合の対処例

・Zoomアプリのインストール、Zoomへのサインアップをせずブラウザからの参加も可能です
 →参加方法はこちら
 →※一部のブラウザーは音声(音声参加ができない)が聞こえない場合があります、
   必ずテストサイトからチェック下さい。
   対応ブラウザーについて(公式);コンピューターのオーディオに参加に対応してないものは音声が聞こえません

見逃し視聴あり
申込み時に(見逃し視聴有り)を選択された方は、見逃し視聴が可能です。
(クリックして展開「▼」)
・原則、開催5営業日後に録画動画の配信を行います(一部、編集加工します)。
・視聴可能期間は配信開始から1週間です。
 セミナーを復習したい方、当日の受講が難しい方、期間内であれば動画を何度も視聴できます。
 尚、閲覧用URLはメールでご連絡致します。
 ※万一、見逃し視聴の提供ができなくなった場合、
 (見逃し視聴あり)の方の受講料は(見逃し視聴なし)の受講料に準じますので、ご了承下さい。

 →こちらから問題なく視聴できるかご確認下さい(テスト視聴動画へ)パスワード「123456」


セミナー開催にあたって

■はじめに:
 日本は少子高齢化が進み、人手不足が顕在化しているうえ、働き方改革により、短時間で最大の成果を出すことが強く求められています。さらに、コロナ禍を契機に、全自動、遠隔操作で研究を進める体制の構築が急務となります。すなわち、今、世界との競争に打ち勝つために、日本の研究開発は「変革」を求められています。重要なことは、日本の強みである「化学や材料に関する勘・コツ・経験」とマテリアルズインフォマティクス、人工知能(AI)、そして、ロボット技術を組み合わせて、「日本にノウハウやデータ」が自然に集まる仕組みを作ることです。本講演では、ロボット、AI、研究者のそれぞれが「協働」するラボ=スマートラボラトリの基礎と動向・導入事例に関して紹介します。

■受講対象者:
本テーマに興味のある方なら、どなたでも受講可能です。

■必要な予備知識:
機械学習やロボットを活用した実験自動化に興味のある研究開発者であれば、特に予備知識は必要ありません。

■本セミナーで習得できること:
・AIとロボットを活用した材料開発に関する世界の動向
・ベイズ最適化の基礎知識
・スマートラボラトリが研究環境に与えるインパクト
・AIやロボットを研究開発の現場に導入するための道筋
など

セミナー内容

1.背景 -AIやロボットを活用した研究開発の重要性-
 1-1. 材料合成における現在の課題 -探索空間の多次元化-
 1-2. AI、ロボット、研究者が協働するデジタルラボラトリとは
 1-3. ロボットの日常への進出 -ロボットの値段は安くなっている-
 1-4. デジタルラボラトリが研究環境に与えるインパクト

2.AIやロボットを活用した研究開発に関する世界の動向
 2-1. AI・機械学習とは何か -言葉の整理-
 2-2. AIによる新規材料予測
 2-3. バイオ系におけるAI・ロボットを活用した研究開発
 2-4. 有機材料におけるAI・ロボットを活用した研究開発
 2-5. 無機・固体材料におけるAI・ロボットを活用した研究開発

3.AIとロボットを活用した材料研究に関する一杉研の取り組み
 3-1. ベイズ最適化の基礎
 3-2. ベイズ最適化とロボットを活用した全自動薄膜合成・評価装置の紹介
 3-3. AI・ロボットを活用したNb:TiO2薄膜合成
 3-4. ベイズ最適化による合成条件最適化のシミュレーション例
 3-5. 人間ドックの材料版: マテリアルドック
 3-6. AIを活用したイオン伝導度評価手法の開発
 3-7. AIやロボットを研究開発の現場に導入するまでの道筋

4.まとめ

<質疑応答>

■ご講演中のキーワード:

ベイズ最適化、ロボット科学者、材料開発、スマートラボラトリ、マテリアルズインフォマティクス

セミナー番号:AD2109N5

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