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Zoom見逃し視聴あり

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マテリアルインフォマティクス・プロセスインフォマティクス・自動実験がよくわかる!
MI活用の仕組み作りも詳説

マテリアルズインフォマティクス自動実験の発展

基礎から技術動向・事例と成功のポイント

<Zoomによるオンラインセミナー:見逃し視聴あり>

講師

積水化学工業株式会社 先進技術研究所 情報科学推進センター
MI推進グループ グループ長/主席研究員

新明 健一 氏

講師紹介

■ご略歴:
2008年より燃料電池、リチウムイオン二次電池の研究開発に従事。実験計画法、品質工学を導入し開発の加速を実践。2015年から社命によりアメリカのミズーリ大に派遣され、CO2資源化に関する触媒開発に従事した。開発のハイスループット化、統計解析を進め、開発チームへのMIの導入を先導した。2020年より、現組織に異動し、グループ長に就任。これまでに100を超える開発・製造テーマへのMI活用を推進している。
2023年から、実験自動化プロジェクトリーダーを兼任し、全社開発との連携を進めている。

■専門および得意な分野・研究:
材料開発:触媒材料(CO2資源化)、リチウムイオン電池材料等の開発に10年以上従事
品質工学、実験計画法:これまでに30以上のケースに適用し開発を加速
マテリアルズインフォマティクス:グループとして100以上、個人でも30以上のテーマに従事。触媒材料のハイスループット化などの検討した経験もあり

講師も執筆!大好評プロセスインフォマティクス書籍
プロセスインフォマティクス~データサイエンスで変わる材料開発と製造~

<その他関連セミナー>
機械学習・AI 一覧はこちら

日時・会場・受講料

●日時 2024年11月15日(金) 13:00-17:00
●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@*********(*********にはjohokiko.co.jpを入れてください)

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4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4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:
 多くの素材・化学企業が、マテリアルズ・インフォマティクス(MI)を活用したデータ駆動型の材料開発への変革を進めている。当社においても、材料開発、化学分析、計算科学、画像解析、実験自動化等の幅広い専門領域の人材が協創することによって、独自のMIを推進し、近年では、フィルム、複合材料、触媒など、これまでに100を超えるテーマでのMIの活用が進捗し、そのいくつかは、すでに世に出た製品への適用を実現している。本講座では、素材・材料開発におけるMI活用の事例を紹介するとともに、有効にMIを活用するために、当社がおこなってきたMI推進の戦略、人材育成、仕組み化について述べる。さらに、近年注目度が上がっている実験自動化に関する世の中の動向や課題、当社での取り組みについても述べる。

■本セミナーで習得できること:
・メーカーにおける素材・材料開発へのMI活用の実例
・素材・材料開発へのMI活用を成功に導くための人材育成、環境構築などの仕組み化の方法
・MI、実験自動化に関する技術動向の理解、必要な要素の理解

■受講対象者:
・マテリアルズインフォマティクスに興味を持っている、これから始めたいと考えている材料開発のエンジニア
・マテリアルズインフォマティクスを有効に進めるための組織構築、人材育成に興味のある方
・素材・材料開発における実験自動化の検討を進めたいと考えている方 等

■必要な予備知識:
特に無し

セミナー内容

1. MIの導入
 1.1当社R&Dの目指す姿
 1.2 素材・材料開発へのMI活用とその期待

2. MIの材料・素材開発への活用事例
 2.1 素材・材料開発にMIを適用するために必要な要素とは
 2.2 フィルム製品の自動配合設計による新材料の提案
 2.3 外部データを活用した触媒材料の探索
 2.4 スペクトル情報を活用しての放熱材料の効率設
 2.5 複数の評価データからの薬剤毒性の予測

3. プロセスへのインフォマティクスの活用
 3.1 材料開発における反応プロセス制御の課題
 3.2 事例からみる反応プロセスへのインフォマティクス活用
   3.2.1 複数の反応プロセスからなる原料の品質設計
   3.2.2 兎にも角にもデータ可視化
   3.2.3 反応プロセスを制御するための特徴量側の工夫

4. MI×実験自動化への展開と課題
 4.1 MI×実験自動化=自律化の価値
 4.2 MI×実験自動化を取り巻く世の中の動向
 4.3 当社におけるMI×実験自動化の検討
 4.4 MI×実験自動化への将来展望と課題

5. 材料・素材開発へのMI活用に向けた仕組み作り
 5.1 成果につながるMI推進に必要な要件
 5.2 MI人材の育成と仕組み化
 5.3 データ駆動型材料開発を実現するための環境整備
   5.2.1事業貢献につながるテーマ選定
   5.2.2成果刈取りの仕組み化
 5.4 素材・材料開発効率化のための実験データの収集・蓄積
   5.4.1 実験データ収集・蓄積の課題
   5.4.2 実験データ収集を進めるための人材育成
   5.4.3 実験データ収集を進めるための仕組み化
 5.5 インフォマティクス技術の構築
   5.5.1 当社におけるインフォマティクス技術の構築
   5.5.2 内製vs外部連携、枯れた技術vs最新技術
   5.5.3 おまけ 品質工学からもう一度パラメータ設計を理解する

6. 今後の展望

<質疑応答>

セミナー番号:AD2411Z3

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