ペロブスカイト太陽電池におけるマテリアルズ・インフォマティクスの活用セミナー:大阪大学・佐伯昭紀教授
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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 → 


ペロブスカイト太陽電池、有機太陽電池の現状と問題点が理解できる!
実験データをベースにした機械学習の利用方法と効果を理解できる!

ペロブスカイト太陽電池など

次世代太陽電池研究における

マテリアルズ・インフォマティクスの活用


<Zoomによるオンラインセミナー:見逃し視聴あり>

講師

大阪大学 大学院 工学研究科 教授 博士(工学) 佐伯 昭紀 先生

<その他関連セミナー>
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日時・会場・受講料

●日時 2024年3月26日(火) 12:30-16:30
●会場 会場での講義は行いません。
●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 →

※配布資料等について

●配布資料はPDF等のデータで配布致します。ダウンロード方法等はメールでご案内致します。
・配布資料に関するご案内は、開催1週前〜前日を目安にご連絡致します。
・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。)
・セミナー資料の再配布は対応できかねます。必ず期限内にダウンロードください。

●当日、可能な範囲でご質問にお答えします。(全ての質問にお答えできない可能性もございます。何卒ご了承ください。)
●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・販売などは禁止致します。
●ご受講に際しご質問・要望などございましたら、下記メールアドレス宛にお問い合わせください。
req@johokiko.co.jp

オンラインセミナーご受講に関する各種案内(ご確認の上、お申込みください。)
・PC/タブレット/スマートフォン等、Zoomが使用できるデバイスをご用意ください。
・インターネット 回線速度の目安(推奨) 下り:20Mbps以上
・開催が近くなりましたら、Zoom入室URL、配布資料、当日の流れなどをメールでご連絡致します。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ください。
・受講者側のVPN、セキュリティ設定、通信帯域等のネットワーク環境ならびに使用デバイスの不具合については弊社では対応致しかねますので予めご了承ください。

Zoom
Zoom使用に関する注意事項(クリックして展開)
・公式サイトから必ず事前のテストミーティングをお試しください。
 → 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で音声が聞こえない、
  カメラ・マイクが使えない等の事象が起きる可能性がございます。
  お手数ですが、これらのアプリは閉じた状態にてZoomにご参加ください。
 →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
 →一部のブラウザは音声が聞こえない等の不具合が起きる可能性があります。
  対応ブラウザをご確認の上、必ず事前のテストミーティング をお願いします。
  (iOSやAndroidOS ご利用の場合は、アプリインストールが必須となります)

見逃し視聴あり
申込み時に(見逃し視聴あり)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)
・見逃し視聴ありでお申込み頂いた方は、セミナーの録画動画を一定期間視聴可能です。
・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。
・原則、遅くとも開催5営業日後までに録画動画の配信を開始します(一部、編集加工します)。
・視聴期間はセミナー開催日から5営業日後を起点に1週間となります。
 ex) 2/6(月)開催 セミナー → 2/10(金)までに配信開始 → 2/17(金)まで視聴可能
 ※メールにて視聴用URL・パスワードを配信します。配信開始日を過ぎてもメールが届かない場合は必ず弊社までご連絡ください。
 ※準備出来しだい配信致しますので開始日が早まる可能性もございます。その場合でも終了日は変わりません。
  上記例の場合、2/8(水)から開始となっても2/17まで視聴可能です。
 ※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設定を延長します。
 ※原則、配信期間の延長は致しません。
 ※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、ご了承ください。
 →見逃し視聴について、こちらから問題なく視聴できるかご確認ください。(テスト視聴動画へ) パスワード「123456」 

セミナーポイント

■はじめに
次世代太陽電池として高分子太陽電池やペロブスカイト太陽電池の研究開発が進められている。これらの素子性能は、材料の構造や物性だけでなく、成膜プロセスや不純物・素子構造など多くの因子が複雑に影響するため、開発には多大な労力と時間を有する。一方、人工知能を用いた材料開発(マテリアルズ・インフォマティクス:MI)が注目を集めており、構造・物性の相関が強い材料で成果をあげている。本講座では、実験的な超高速材料スクリーニング法とMIさらにはロボットを用いた自動測定による次世代太陽電池の開発について紹介し、実験化学者がMIをどのように活用できるかの実例を解説する。

■想定される主な受講対象者
本テーマにご関心のある材料メーカーの方、
実験をベースにしたAI業務のご担当者など。

■本セミナーに参加して修得できること
・比較的小スケールデータによる機械学習構築の基礎
・ペロブスカイト太陽電池、有機太陽電池の現状と問題点の理解
・ロボットによるラボオートメーションの現所う
・実験データをベースにした機械学習の利用方法と効果を理解
・マイクロ波を用いた電磁波分光法の基礎と応用方法の理解

セミナー内容

1.機械学習とマテリアルズインフォマティクス

 1-1 イントロダクション
 1-2 世界でのプロジェクト
 1-3 教師ありなし学習
 1-4 アルゴリズム
 1-5 LASSOおよびRigde回帰
 1-6 非線形モデルへの適用
 1-7 過学習
 1-8 コーディングの実際

2.高分子太陽電池

 2-1 イントロダクション
 2-2 高分子太陽電池の設計指針
 2-3 これまでの開発方法
 2-4 高速実験スクリーニングによるプロセス最適化
 2-5 機械学習による高分子太陽電池の研究
 2-6 説明可能モデルの構築
 2-7 失敗データの重要性
 2-8 実験による実証
 2-9 画像データ(原子間力顕微鏡)の機械学習と実証

3.ペロブスカイト太陽電池および塗布型無機太陽電池

 3-1 イントロダクション
 3-2 ペロブスカイト太陽電池の発電機構と特長
 3-3 実用化と鉛フリーの動向
 3-4 スズペロブスカイト太陽電池の現状
 3-5 スズペロブスカイト太陽電池のAサイトカチオン混合効果
 3-6 高速実験スクリーニングと機械学習によるAサイトカチオン混合効果
 3-7 Ag-Bi-I系(3元素)塗布太陽電池
 3-8 MM’-Bi/Sb-I系(4, 5元素)塗布太陽電池
 3-9 ロボットによる自動測定や機械学習による探索


講師紹介

【略歴】
大阪大学大学院工学研究科 博士後期課程 中途退学(2003年)
大阪大学大学院工学研究科 博士(工学)取得(2007年)
大阪大学産業科学研究所 助手、助教(2003?2009年)
大阪大学大学院工学研究科 助教、准教授(2010?2019年)を経て
大阪大学大学院工学研究科 教授(2019年〜)

【専門】
光・放射線化学、高分子科学、太陽電池

【本テーマ関連学協会での活動】
応用物理学会、高分子学会、日本化学会

セミナー番号:AD240345

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