……Zoomオンライン受講
……見逃し視聴選択可
★生成AIと自律自動実験は、材料開発をどこまで変えられるのか。マルチモーダルAIによる物性予測とAI主導の実験探索の最前線を解説。材料研究開発におけるAI活用の可能性と限界を整理します。
講師
産業技術総合研究所
ナノカーボン材料研究部門(兼)マテリアルDX研究センター 主任研究員 室賀 駿 氏
講師紹介
■経歴
～2019年3月京都大学工学研究科博士課程・日本学術振興会特別研究員DC1
2019年4月より産業技術総合研究所 研究員、主任研究員を経て
現在 産業技術総合研究所 ナノカーボン材料研究部門（兼）マテリアルDX研究センター 主任研究員
■専門および得意な分野・研究
高分子材料、ナノ材料、複合材料
マテリアルズインフォマティクス、プロセスインフォマティクス、計測インフォマティクス
マルチモーダルAI、自律自動実験、大規模言語モデル
■本テーマ関連学協会での活動
プラスチック成形加工学会
応用物理学会
化学工学会
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日時・受講料・お申込みフォーム
●日時：2026年6月5日(金) 13:00-17:00 ＊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 46,200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35,200円
【オンライン受講（見逃し視聴あり）】：1名 51,700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40,700円
＊「見逃し視聴あり」でお申込の場合、当日のご参加が難しい方も後日セミナー動画の視聴が可能です。
＊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。
＊5名以上でのお申込の場合、更なる割引制度もございます。
ご希望の方は、以下より別途お問い合わせ・お申込みください。
req@*********（*********にはjohokiko.co.jpを入れてください）
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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。
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●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。）
●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。
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セミナーポイント
■講座のポイント
研究開発の効率化、人間では見逃していた複雑な相関性の解明、人の手ではできない意思決定を伴う自動実験、限られたデータを用いた生成AI活用など、データサイエンスを活用した材料研究開発の新しいアプローチが急速に広がっている。
特に近年はAIと実験装置を連動させた自律自動実験など、研究プロセスそのものを変える技術が登場しており使いこなしが必要不可欠な時代にある。
本講座では、材料分野におけるデータ活用の基礎から、生成AI・マルチモーダルAI・自律自動実験の仕組み、実際の研究事例から見えるAI活用の可能性と限界について触れていくと共に、新たなAI・データ社会においておさえておくべきポイントを説明する。
■受講後、習得できること
・材料化学分野におけるAI・データ活用のトレンド
・限られた数のデータからの重要因子の特定
・深層学習を使った実践的なAI構築
・AIと自動実験が連動した自律自動実験の仕組み
・材料開発プロセスにおけるAI活用の可能性と限界
■講演中のキーワード
マテリアルズ・インフォマティクス、プロセス・インフォマティクス、生成AI、マルチモーダルAI、自律自動実験、材料設計、材料開発、物性予測
セミナー内容
1.材料・化学分野におけるデータ活用とAI研究の動向
1.1 データサイエンスのこれまで
1.2 材料化学分野における近年のデータ活用のトレンド
2.限られたスモールデータを用いたデータ解析
2.1 データ解析の手法
2.2 多変量の計測データを用いたデータ解析の事例
2.3 スモールデータから相関や寄与を見出す解析事例
3.複雑な構造を司る画像データの深層学習活用
3.1 画像データを扱う難しさ
3.2 画像データを用いた深層学習技術
4.異なるデータを束ねて物性予測や逆設計を行うマルチモーダルAI
4.1 複雑な材料構造を扱う新たなAIアプローチ
4.2 生成AIによる複雑な情報の特徴学習
4.3 マルチモーダルAIによる物性予測
4.4 AIによる材料設計(人間)へのフィードバック
4.5 マルチモーダルなデータから解釈を引き出すためのアプローチ
5.AIと実験装置を連動させた自律自動実験～人の手を介さず条件を探索～
5.1 自動化と自律化の違い
5.2 自律自動実験の基本的な考え方
5.3 高分子成形加工プロセスの自律自動実験の事例
6.AIが変える材料研究開発プロセス
6.1 自律自動実験の課題と限界
6.2 今後の展望
7.おわりに
＜質疑応答＞
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セミナーコード：AD260693
