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★現代の材料開発において，分子シミュレーション手法や機械学習との組み合わせがどのように活用されているか？
★講師の研究事例から、その材料設計の具体例を丁寧に解説！
講師
慶應義塾大学 理工学部 機械工学科 准教授 荒井 規允 氏
講師紹介
■経歴
2004年 慶應義塾大学理工学部機械工学科卒 / 2009年 博士課程修了，博士（工学）取得。2009-2014年，電気通信大学・同大学院助教。この間，2012-2013年は米国のUniversity of Nebraska-Lincolnの客員助教を兼任。
2014-2019年，近畿大学理工学部機械工学科の講師，准教授，同大学の理工学研究所准教授兼任の職を経て，2019年より現職。(2025年4月より教授予定)
*国内外での講演,学会発表等の詳細はこちら
■専門および得意な分野・研究
熱工学, ナノ材料科学, ソフトマター, 高分子材料, 分子シミュレーション
■本テーマ関連学協会での活動
日本伝熱学会，日本機械学会，分子シミュレーション学会，日本レオロジー学会
分子シミュレーション学会の学会誌編集員，学会実行委員等を歴任.
2022年にソフトマテリアル工学シミュレーション研究会(SMECS)を立ち上げ，ソフトマテリアル工学のさらなる発展を目指し、研究者同士の議論および若手育成にも尽力．
＜その他関連セミナー＞
シミュレーション・分析技術 一覧はこちら
日時・受講料・お申込みフォーム
●日時：2025年4月16日(水) 10:30-16:30 ＊途中、お昼休みや小休憩を挟みます。
●受講料：
【オンライン受講（見逃し視聴なし）】：1名 50,600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39,600円
【オンライン受講（見逃し視聴あり）】：1名 56,100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45,100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」を確認ください。
●録音・録画行為は固くお断りいたします。
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配布資料・講師への質問など
●配布資料はPDFなどのデータで配布いたします。ダウンロード方法などはメールでご案内いたします。
・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いたします。
・準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申込みをお願いいたします。
（土、日、祝日は営業日としてカウントしません。）
・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・販売などは禁止いたします。
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セミナーポイント
■講座のポイント
近年，分子シミュレーション技術の発展により，分子レベルでの材料の設計や機能評価が可能になりつつある．特に界面活性剤や高分子から構成される機能性材料の開発では，分子シミュレーションやAIを活用した迅速かつ効率的な物性予測が求められている．本講座では，分子シミュレーションの基礎とその発展の経緯を解説し，講演者の研究事例を交えながら，現代の材料開発において，分子シミュレーション手法や機械学習との組み合わせがどのように活用されているかを紹介する．これにより，受講者は分子シミュレーションの可能性とその実践的な応用方法を理解し，業務での課題解決につなげる知見を得られることが期待される．
■受講後，習得できること
・分子シミュレーションの基礎と主要な計算法についての理解
・簡単な分子シミュレーションの実行手順
・界面活性剤や高分子材料開発における具体的なシミュレーション事例の知識
・シミュレーション結果を材料設計や評価に応用する方法
・分子シミュレーションおよび機械学習との組み合わせによる最新の研究事例
■講演中のキーワード
分子シミュレーション・機械学習・機能性材料・分子設計・ソフトマター・散逸粒子動力学（DPD）法
セミナー内容
1. はじめに（分子シミュレーションとソフトマターの基礎理論を含む）
1）講演の目的と概要
2）分子シミュレーションの必要性
a）シミュレーションの種類と位置付け
b）分子シミュレーションで何ができるか？
3）ソフトマター（高分子，コロイド，エマルション，液晶，界面活性剤）
a）ソフトマターとは，ソフトマター製品
b）機能性の発現と材料の内部構造（階層性）
4）ソフトマターの緩和現象と基礎的実験
a）粘弾性体とその緩和
b）緩和現象の理論（Rouse理論・Reptation理論）
c）分子シミュレーションの狙い目
2. ソフトマターの分子シミュレーション
1）巨大分子（高分子，ナノ粒子，液晶）の特徴
2）種々の計算手法: 分子動力学法
（全原子，United atom, bead-spring）, primitive chain networkなど
3）散逸粒子動力学法(DPD)法
a）発展の歴史
b）全原子シミュレーションとの比較
c）基礎方程式
d）研究例と弱点
e）拡張DPD法
f）デモ計算（ソフトウェアを用いた相分離計算）
f-1）粗視化ポテンシャルの作り方 (MDによる溶解度計算 / MCによる配位数計算)の紹介
3. 分子シミュレーションを用いた材料設計〜研究事例を中心に〜
1）分子シミュレーションによる実験の可視化
a）バイオプラスチック材料の破壊に関する分子シミュレーション
b）２次元高分子アモルファス材料の分子シミュレーション
c）O/Wエマルションの安定性に関する分子シミュレーション
d）高性能クレンジング剤の洗浄率に関する分子シミュレーション
e）リバースマッピングによる全原子/粗視化シミュレーションの接続
2）機械学習を組み合わせた予測技術
a）処方情報から機能性の予測（クレンジング剤を例として）
b）分子の化学構造から水溶液中の集合構造の予測
c）自己集合構造の定量的な分類
4.おわりに（“分子シミュレーション”✕“機械学習”でもう実験は不要？）
5.質疑応答
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