【Live配信 or アーカイブ配信】研究開発部門における実験データの収集　超入門

＜セミナー　No.511233（Live配信）＞

＜セミナー　No.511283（アーカイブ配信）＞

研究開発部門における実験データの収集　超入門

★　各種ソフト、ツールの使用に慣れている人／慣れていない人の垣根を越えて！
　　　　　　　　　　　MI時代のデータ収集のポイントを平易に解説いたします！

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■講師

シュレーディンガー(株)　エンタープライズ・インフォマティクス部　ストラテジック・デプロイメント　博士（理学）　石崎 貴志 氏

■聴講料

１名につき４９,５００円（消費税込/資料付き）

１社２名以上同時申込の場合のみ１名につき４４,０００円（税込）
大学、公的機関、医療機関の方には割引制度があります。詳しくはお問い合わせください。

■セミナーの受講について
・下記リンクから視聴環境を確認の上、お申し込みください。
　→ https://zoom.us/test
・開催数日前または配信開始日までに視聴用のURLとパスワードをメールにてご連絡申し上げます。
　セミナー開催日時またはアーカイブ配信開始日に、視聴サイトにログインしていただきご視聴ください。
・出席確認のため、視聴サイトへのログインの際にお名前、ご所属、メールアドレスをご入力ください。
　ご入力いただいた情報は他の受講者には表示されません。
・開催前日または配信開始日までに、製本したセミナー資料をお申込み時にお知らせいただいた住所へお送りいたします。
　お申込みが直前の場合には、開催日または配信開始日までに資料の到着が間に合わないことがあります。
・本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止いたします。
・本講座はお申し込みいただいた方のみ受講いただけます。
　複数端末から同時に視聴することや複数人での視聴は禁止いたします。
・アーカイブ配信セミナーの視聴期間は延長しませんので、視聴期間内にご視聴ください。

プログラム　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

【習得できる知識】

・マテリアルズ・インフォマティクス（MI）の基礎知識
・機械学習（ML）を行う前に必要な、実験データの活用できる形での記録
・MIで話題に上がる商用・オープンソフトウェアの概要

【講座の趣旨】

　材料研究では、初期の探索段階のデータを再利用できる形で記録することは少なく、担当者のメモ程度にしか残さないことがよくあります。理由は、プロジェクト毎に扱う材料の種類や特性が異なる、部署が異なると扱う材料が異なるためデータを共有することに価値を見出せない、などです。
　データ活用に主眼を置くマテリアルズ・インフォマティクス (MI) では、実験条件や結果などのデータを機械学習でモデル化し、これから作る材料の特性を予測することで、効率的な研究スタイルを誰もが実行できるようにすることが目的になります。そのためには担当者や部署ごとに異なるデータの記録を、活用可能な定型データとして入力・蓄積し、機械学習などの計算手法をツール毎ではなく共通の仕組みで使えることが重要になります。
　本講演では、材料研究での一般的な課題を確認し、製薬研究を例に商用パッケージソフトを活用したインフォマティクス基盤構築について説明します。

１．マテリアルズ・インフォマティクスの現在地

　1.1　MI向けソフトウェアの歴史
　1.2　企業研究における一般的なMIの課題
　1.3　データ駆動型研究

２．データの記録

　2.1　付番管理
　2.2　電子実験ノート/ELN
　2.3　Excel
　2.4　データの収集・加工・蓄積 (ETL)
　2.5　アイデア・着想の記録
　2.6　データ参照・計算システム

３．データの活用

　3.1　一般的なデータ
　　3.1.1　数字
　　3.1.2　文字
　　3.1.3　画像
　　3.1.4　時系列データなど
　3.2　有機材料
　3.3　無機材料

４．データ駆動型研究の実現のために

　4.1　商用パッケージソフトか自社開発か
　4.2　製薬研究で使うソフト
　4.3　ソフトウェアベンダーの事情

【質疑応答】

セミナーの詳細についてお気軽にお問い合わせください。
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