【Live配信セミナー 2/18】 マテリアルズインフォマティクスによる材料開発の効率化

＜セミナー　No.602415＞
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マテリアルズインフォマティクスによる

材料開発の効率化

★材料開発にマテリアルズインフォマティクスを適用、活用する上での課題とは

★DXプラットフォーム構築最前線、人材育成、活用に向けたポイントについて解説

■　講師
１．NIMS（国立研究開発法人物質・材料研究機構)　技術開発・共用部門　部門長　博士（工学）　出村 雅彦 氏

２．信州大学　アクア・リジェネレーション機構　教授
(株)X-Scientia　代表取締役　博士（工学）　古山 通久 氏
３． コニカミノルタ（株）　技術開発本部　データサイエンスセンター　 アドバンスドエキスパート　笠原 健三 氏

■　聴講料 ：
1名につき６０，５００円（消費税込・資料付き）
〔１社２名以上同時申込の場合１名につき５５，０００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〕

※定員になり次第、お申込みは締切となります。

■　プログラム                                                                                                  
＜１０：３０～１２：００＞

１．マテリアル分野における研究DXの取り組みと展望

NIMS　出村 雅彦 氏

　
【講演要旨】
　AI時代に入り、材料分野においてもデータの重要性が増しています。政府はマテリアルDXプラットフォームの構築を進めており、その中でNIMSはデータ中核拠点を担っています。世界最大級の材料データベースの開発、日々の研究データの蓄積を通して、AI時代の研究基盤の構築を進めています。
　本講演では、NIMSの取り組みを中心に、マテリアルDXプラットフォーム構築の最前線と今後の展開をご紹介いたします。

【質疑応答】

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＜１３：００～１４：３０＞

２．マテリアルズ・インフォマティクスの活用と人材育成：実践から見た課題と展望

信州大学　古山 通久　氏

　
【プログラム】
１．材料創製インフォマティクス
　1.1 物質から材料へ
　1.2 データをつくる、ためる、つかう
　1.3 ハイスループットスクリーニング
　1.4 材料開発の異次元の効率化
２．マテリアルズ・インフォマティクスの活用
　2.1 マテリアルズ・インフォマティクスのスコープ
　2.2 取り組み課題の選定
　2.3 実験試行の省力化
　2.4 新材料の探索
　2.5 未踏材料創製への挑戦
　2.6 実践活用から見える課題
３．マテリアルズ・インフォマティクスの活用と人材
　3.1 AI教育とAIディバイド
　3.2 ターゲット層
　3.3 マテリアルズ・インフォマティクスのはじめ方
　　　～2015年編、2018年編、2020年編、2024年編
　　3.3.1 資料、AIで作ってもいいですか？
　　3.3.2 エクセルからはじめよう
　　3.3.3 データについて検討したんです
　　3.3.4 マテリアルズ・インフォマティクスの活用を止めないために
４．実践活用のための基礎知識
　4.1 データとは何か？
　4.2 FAIR原則
　4.3 法制度とデータ

【質疑応答】

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＜１４：４０～１６：１０＞

３．実践と推進の現場から考えるマテリアルズ・インフォマティクス

コニカミノルタ（株）　笠原 健三 氏
　
【講演ポイント】
マテリアルズ・インフォマティクス（MI）は、材料開発の革新を加速する重要な技術であるが、実際の製品化や現場への実装には理想系とは異なる多様な課題が存在する。30年近くメーカーの研究開発現場に携わってきた経験のうえで、MIを導入し活用する過程で直面した現場の悩みや、教科書通りに進まない場面で試みた工夫について、事例を交えて紹介する予定である。現場でMIを使いこなしたい方、これから導入を検討する方、あるいは普及に関心を持つ方と共に、実践的な視点から課題や可能性を考えていきたい。材料開発現場からのリアルな声を通して、MIの現実的な活用と今後の展望を共有する機会としたい。

【習得できる知識】
・現場課題に対するMI的アプローチの考え方
・MI推進・普及にあたってのヒント

【プログラム】
１．はじめに
　1.1 製品開発からみたMI
２．MI普及の課題
　2.1 先端と裾野の乖離
　2.2 アーリーアダプターの苦心
３．MIの実践
　3.1 うまくできた事例
　　3.1.1 高分子設計
　　3.1.2 配合探索
　3.2 ちょっと役立つTips
　3.3 あるある事例
４．MI推進のために
　4.1 MIの捉え方
　　4.1.1 スモールデータとビッグデータ
　4.2 推進体制
　　4.2.1 まず実践者たれ
　　4.2.2 後続の獲得
　4.3 インフラ整備
　　4.3.1 プログラミング環境
　　4.3.2 データ解析ツール
　　4.3.3 分子シミュレーション
　　4.3.4 データベース
　4.4 AIの利活用
５．さいごに

【質疑応答】

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