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Zoom

・最前線で活躍中の3名が解説!


マテリアルズインフォマティクス

の現場実務

〜社内導入のコツ・

機械学習・

計算科学シミュレーション〜


<Zoomによるオンラインセミナー>

講師

第1部:コニカミノルタ(株) 開発統括本部 要素技術開発センター
 アシスタントマネージャー  佐川 正悟 先生
第2部:JX金属(株) 技術本部 技術戦略部 主席技師 桃井 元 先生
第3部:東北大学 金属材料研究所
 計算材料学センター センター長 教授 博士(工学) 久保 百司 先生

講師紹介

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<その他関連セミナー>

機械学習・ディープラーニング・人工知能関連セミナー・書籍一覧
2021年9月22日 マテリアルズ・インフォマティクスの導入・実用化と活用展開<Zoomによるオンラインセミナー:見逃し視聴有>

日時・会場・受講料

●日時 2021年9月9日(木) 10:30-16:00
●会場 会場での講義は行いません。
●受講料 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

●配布資料について
【第1部】【第2部】の資料については
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)。
【第3部】については
印刷物を郵送で送付致します。
お申込の際はお受け取り可能な住所をご記入ください。
お申込みは4営業日前までを推奨します。
それ以降でもお申込みはお受けしておりますが(開催1営業日前の12:00まで)、
テキスト到着がセミナー後になる可能性がございます。


●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

セミナーの概要

・マテリアルズインフォマティクスについて最前線で活躍中の3名が解説します。
・コニカミノルタ、JX金属、東北大学の講師陣が90分ずつ。
・社内導入・データの活用のコツは? 機械学習は現場でどのように使う? 計算科学シミュレーションで材料開発・材料設計を成功に導く!

各講師ごとのセミナー内容

【第1部】コニカミノルタ(株) 佐川 正悟 先生
「マテリアルズインフォマティクスの基礎と社内導入のコツ」
 10:30-12:00


■講師より/本セッションのポイント
 マテリアルズインフォマティクス(以下、MI)は材料開発の効率を大きく加速させることが期待される技術です。しかし、MIプロジェクトとしての進め方を正しく理解していないと期待する効果が得られません。本セッションではMIプロジェクトの考え方から始め、データハンドリング・特徴量設計・データ収集方法の紹介を行い、最後に参考としてコニカミノルタの社内事例を紹介します。

■セミナー内容
1.マテリアルズインフォマティクスの基礎
 1.1 企業におけるMIの意義
 1.2 MIプロジェクトの考え方
 1.3 MIにおけるデータハンドリングの基礎(尺度、前処理)
 1.4 データ活用の方法(可視化、分類、予測)
 1.5 MIで使用する特徴量
 1.6 MIに必要なデータ量(探索範囲、目的変数、特徴量)

2.低コストでデータを集めるコツ
 2.1 シミュレーションの活用
 2.2 パブリックデータベースの活用
 2.3 ラボオートメーションの活用
 2.4 ベイズ最適化の活用

3.コニカミノルタの社内事例の紹介

<質疑応答>

*Zoomウェビナーの機能「Q&A」をご利用いただけます。
*またお話できる方は、口頭質問も可能です。適宜ミュートを解除致します。
*セミナー後の講師へのメール質問も可能です。(量や内容次第では回答しかねることもございます。ご了承くださいませ。)


【第2部】JX金属(株) 桃井 元 先生
「マテリアルズインフォマティクスにおける機械学習技術と現場活用事例」
 12:50-14:20


■講師より/本セッションのポイント
 本セッションでは、最近のマテリアルズインフォマティクス(MI)技術やそれを支える物理シミュレーションツールについて、実際にパソコン上で動かしている状況をご覧いただきながら、基礎知識から実践的なツールやその応用事例を紹介。実務の中で、どういう場面でMIが役立つかについても解説します。また、今回の講義の後に自習としてお使いいただけるPythonコードなども配布予定です。


■セミナー内容
1.マテリアルズインフォマティクスにおいて用いられる機械学習技術
 1.1 Pythonの概要、インストールから基本構造
 1.2 機械学習ツール:Scikit-Learnについて
 1.3 深層学習(TensorFlow)について
 1.4 その他の手法(ベイズ最適化、行列分解など)
 1.5 自動機械学習について

2.MIの局面ごとの具体事例
 2.1 材料スクリーニングの事例
 2.2 網羅的計算の事例

3.MIの発展形とその期待について
 3.1 プロセスインフォマティクスやインテグレーション
 3.2 量子アニール(組み合わせ最適化)の活用
 3.3 ゲート型量子コンピューティングの活用

<質疑応答>

*Zoomウェビナーの機能「Q&A」をご利用いただけます。
*またお話できる方は、口頭質問も可能です。適宜ミュートを解除致します。
*セミナー後の講師へのメール質問も可能です。(量や内容次第では回答しかねることもございます。ご了承くださいませ。)


【第3部】東北大学 久保 百司 先生
「マテリアルズインフォマティクスの基礎となる
計算科学シミュレーション技術」
 14:30-16:00


■講師より/本セッションのポイント
 近年のマテリアルズインフォマティクスの発展は目覚ましく、マテリアルズインフォマティクスを如何に活用できるかが、今後の材料開発の成否を分ける重要な鍵になるとの認識が広がりつつあります。一方でマテリアルズインフォマティクスと計算科学シミュレーションの連携が不可欠であることも広く認識されるようになってきています。そこで本講演では、マテリアルズインフォマティクスの基礎となる計算科学シミュレーションを様々な材料設計に応用した成功例を紹介します。尚、各聴講者の質問についても、可能な範囲で回答する予定です。

■セミナー内容
1.マテリアルズインフォマティクスと計算科学シミュレーションの連携
 1.1 計算科学シミュレーションの意義と活用方法
 1.2 マテリアルズインフォマティクスを活用した計算科学による高速スクリーニング

2.計算科学シミュレーションによる実践的材料設計
 2.1 トライボロジーへの応用
 2.2 材料合成プロセスへの応用
 2.3 精密加工プロセスへの応用
 2.4 リチウムイオン2次電池への応用
 2.5 燃料電池への応用
 2.6 鉄鋼材料の応力腐食割れへの応用
 2.7 摩耗・劣化現象への応用
 2.8 高分子材料への応用

<質疑応答>

*基本的には、口頭質問にて受け付けます。適宜ミュートを解除致します。
*セミナー後の講師へのメール質問も可能です。(量や内容次第では回答しかねることもございます。ご了承くださいませ。)


 ■ ■ ■ 講師紹介 ■ ■ ■
▼佐川 正悟(さがわ しょうご)先生
 2014年、首都大学東京大学院(現 東京都立大学大学院)分子応用化学域 修了。同年、三菱ガス化学株式会社へ入社。合成樹脂を製造するプラントにてデータサイエンスを活用したプロセス改善業務に従事。2017年、コニカミノルタ株式会社へ入社。近年はマテリアルズインフォマティクスの技術開発に従事。社内の材料開発の効率化、教育・啓蒙活動に注力。

▼桃井 元(ももい はじめ)先生
 1985年、京都大学機械系応用物理学科卒業、同年日本鉱業株式会社(現在のJX金属株式会社)へ入社。電子材料部品研究所において、化合物半導体材料や光デバイス開発に従事。1993〜2000年、米国American Microsystem Inc.(現ON Semiconductor)にて、カスタムLSIのプロセス開発や製造(CVDやドライエッチング技術)等を担当。2001〜2011年化合物半導体エピタキシャル成長技術の開発など。近年はマテリアルズインフォマティクスについての研究、社内外への啓発活動にも注力。

▼久保 百司(くぼ ももじ)先生
 1992年3月 京都大学大学院 工学研究科 石油化学専攻 修士課程修了/1992年7月 東北大学 工学部 分子化学工学科 助手/2001年4月 東北大学大学院 工学研究科 材料化学専攻 助教授/2003年10月 科学技術振興機構 戦略的創造研究推進事業さきがけ研究員を兼任/2008年1月 東北大学大学院 工学研究科 教授/2015年3月 東北大学 金属材料研究所 教授/2016年8月 文部科学省 ポスト「京」萌芽的課題「基礎科学の挑戦」課題責任者/2017年4月より現職。
 受賞
2006年4月 科学技術分野の文部科学大臣表彰 (若手科学者賞)
2013年3月 日本化学会 学術賞 受賞
2015年5月 日本コンピュータ化学会 学会賞 受賞

セミナー番号:AG210921

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