研究開発DXにおける実験自動化 セミナー
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※リクエスト・お問合せ等
はこちら→ req@johokiko.co.jp



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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 → 

★研究のデジタルトランスフォーメーション(DX)・自動化により、より短時間で効率的な実験が可能に!
 世界的に急激な進展が進む中、従来の進め方で開発競争に生き残れるのか!?
★AIやロボット活用等、必要となる要素技術や適用可能なプロセス他、最新状況について俯瞰します!

研究開発DXにおける

実験自動化・効率化技術

自律化最新動向

<Zoomによるオンラインセミナー:見逃し視聴有>

講師

大阪大学 大学院工学研究科 教授 博士(理学)  小野 寛太 先生

日時・会場・受講料

●日時 2022年7月15日(金) 12:30-16:30
●会場 会場では行いません
●受講料
  【オンラインセミナー(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

  【オンラインセミナー(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。

 ●録音・録画行為は固くお断り致します。


■ 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PDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
 (開催1週前〜前日までには送付致します)。
*準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
(土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。)

●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。
(GWや年末年始・お盆期間等を挟む場合、それに応じて弊社の標準配信期間の設定を延長します。)
 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」


セミナーポイント

 研究開発をデジタル化することにより、高い効率で従来よりも飛躍的に高性能な材料・物質を探索することが期待されている。研究開発そのものを AI とロボットを用いて自律的に行う試みも欧米をはじめとして盛んに研究され始めている。従来の方法では、実験や研究開発には大きな労力と負担が生じていたにもかかわらず、実施には熟練者の経験や勘に基づいた高度なスキルが要求され、そのデジタル化は困難であると考えられていた。しかし、昨今マテリアルズ・インフォマティクスの普及に伴い研究開発のDX化が急激に進み、AI やロボットの活用による実験・研究開発の自動化・自律化の取り組みは世界的に急激な進展を遂げている。
 本セミナーでは、最新の機械学習技術やロボット技術による実験の自動化・効率化について、基礎的な方法論と具体的な事例紹介により最新動向を俯瞰したのち、実験の自律化へ向けて必要となる事柄について解説する。本セミナーにより実験の自動化・効率化が進むことを期待している。

○受講対象:
 ・実験の自動化・効率化に興味がある方、お困りの方
 ・材料の研究開発や物質探索などのデジタル化(DX)に興味のある方
 など

○受講後、習得できること:
 ・実験の自動化・効率化に関して必要となる基礎知識
 ・実験の自動化・効率化の最新動向
 ・自律的な実験へ向けて必要となる要素技術
 など

セミナー内容

1. 国内外における研究開発デジタル化(DX)の現状と実験自動化・自律化動向
 1) 材料の研究開発の現状:国内および諸外国の現状と抱える問題
 2) 研究開発のデジタル化とはどのようなものか
 3) マテリアルズ・インフォマティクスの最新動向と将来展望
 4) 実験の自動化と効率化の世界動向
 5) 実験の自律化の世界動向

2. マテリアルズ・インフォマティクス (MI) の基礎と実験自動化技術
 1) マテリアルズ・インフォマティクスとは
 2) 機械学習の基礎
 3) 材料研究開発における MI の成功事例とそこで使われている機械学習技術
 4) 実験の自動化と MI
 5) 実験自動化に用いられるロボット技術

3. 実験の自動化・効率化と具体例
 1) 実験の自動化とは
  ・どのようなプロセスに適用できるのか?
  ・必要となる設備・環境など
 2) 実験の最適化:最適実験計画
 3) 実験の効率化
 4) 実験の自動化

4. 実験の自律化技術と課題
 1) 自律的な実験とは
 2) 自律的な実験の最新動向
 3) 自律的な実験に必要な要素技術
 4) 将来展望

5. まとめ

  <質疑応答>

セミナー番号:AD220773

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