・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
■講座のポイント
日本は少子高齢化が進み、人手不足が顕在化しているうえ、働き方改革により、短時間で最大の成果を出すことが強く求められています。重要なことは、日本の強みである「化学や材料に関する勘・コツ・経験」とマテリアルズインフォマティクス、人工知能(AI)、そしてロボット技術を組み合わせて、研究開発のDX化を進めることです。本講演では、ロボット、AI、研究者のそれぞれが「協働」するラボ＝デジタルラボラトリの基礎と材料開発の自動化・自律化に関する動向・導入事例について紹介します。また、ベイズ最適化の基礎や材料開発への活用のコツについてもお話しします。
■受講後、習得できること
・機械学習とロボットを活用した材料開発に関する世界の動向
・機械学習とロボットを活用した材料開発が研究環境に与えるインパクト
・ベイズ最適化の基礎知識
・材料開発にベイズ最適化を適用する上での注意点
■受講対象
・材料開発における実験自動化・効率化に興味がある方
・ベイズ最適化の材料開発への適用に興味がある方
＊その他、本テーマに興味のある方であれば、どなたでも受講可能です。
■講演中のキーワード
・機械学習
・マテリアルズインフォマティクス
・実験自動化
・ベイズ最適化
・デジタルラボラトリ
セミナー内容
１．機械学習やロボットを活用した研究開発の重要性
1-1.材料合成における現在の課題 -探索空間の多次元化-
1-2.機械学習、ロボット、研究者が協働するデジタルラボラトリとは
1-3.ロボットの日常への進出 -ロボットの値段は安くなっている-
1-4.デジタルラボラトリが研究環境に与えるインパクト
２．機械学習やロボットを活用した研究開発に関する世界の動向
2-1.AI・機械学習とは何か -言葉の整理-
2-2.マテリアルズインフォマティクス
2-3.ロボットを用いた「自律的」物質合成とは
2-4.バイオ系におけるAI・ロボットを活用した研究開発
2-5.有機材料におけるAI・ロボットを活用した研究開発
2-6.無機・固体材料におけるAI・ロボットを活用した研究開発
３．機械学習とロボットを活用した無機・固体材料研究に関する一杉・清水研の取り組み
3-1.ベイズ最適化の基礎
3-2.ベイズ最適化とロボットを活用した全自動薄膜合成・評価装置の紹介
3-3.機械学習・ロボットを活用したNb:TiO2薄膜合成
3-4.人間ドックの材料版：マテリアルドック
3-5.データ・ロボット駆動科学を推進するデジタルラボラトリの開発
3-6.ベイズ最適化による合成条件最適化のシミュレーション例 -何回実験すれば最適化が完了するのか？-
3-7.AIやロボットを研究開発の現場に導入するまでの道筋
４．まとめ
＜終了後、質疑応答＞
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