イベント
7/19 【研究開発における現代のタイムパフォーマンス向上法】 材料・プロセス・分析データとインフォマティクス ～ 機械学習、深層学習、生成AI活用へ ～
| イベント名 | 【研究開発における現代のタイムパフォーマンス向上法】 材料・プロセス・分析データとインフォマティクス ～ 機械学習、深層学習、生成AI活用へ ～ |
|---|---|
| 開催期間 |
2024年07月19日（金）
13:00～16:30 【アーカイブの視聴期間】 視聴期間：7/22～7/26の5日間 ※アーカイブは原則として編集は行いません ※視聴準備が整い次第、担当から視聴開始のメールご連絡をいたします。 (開催終了後にマイページでご案内するZoomの録画視聴用リンクからご視聴いただきます） ※会社・自宅にいながら受講可能です※ |
| 会場名 | 【ZoomによるLive配信セミナー】アーカイブ(見逃し)配信付き |
| 会場の住所 | オンライン |
| お申し込み期限日 | 2024年07月19日（金）13時 |
| お申し込み受付人数 | 30 名様 |
| お申し込み |
|
【研究開発における現代のタイムパフォーマンス向上法】
材料・プロセス・分析データとインフォマティクス
～ 機械学習、深層学習、生成AI活用へ ～
データ活用のトレンドと多様なデータへの向き合い方を半日速習！
■受付中■
早めのお申込みがおトク！早期割引価格対象セミナー
※１名様で開催月の2ヵ月前の月末までにお申込みの場合、
※１名様で開催月の2ヵ月前の月末までにお申込みの場合、
29,700円(税込み)で受講できます。
受講可能な形式：【Live配信(アーカイブ配信付)】のみ
近年話題の生成AIの材料データへの適用など、材料化学分野におけるデータ活用のトレンドと
スモールデータ解析、品質管理に非破壊計測、自律自動実験、深層学習×微細構造制御、
近年話題の生成AIの材料データへの適用など、材料化学分野におけるデータ活用のトレンドと
スモールデータ解析、品質管理に非破壊計測、自律自動実験、深層学習×微細構造制御、
マルチモーダルAI×材料特性制御等々、
研究開発における多様なデータへの向き合い方について、事例を交えて紹介
研究開発における多様なデータへの向き合い方について、事例を交えて紹介
【キーワード】
機械学習、深層学習、生成AI、マルチモーダルAI、自律実験、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
【得られる知識】
材料、プロセス、分析データへの向き合い方、解析手法、解釈
材料、プロセス、分析データへの向き合い方、解析手法、解釈
| 【Live配信受講者 限定特典のご案内】
当日ご参加いただいたLive(Zoom)配信受講者限定で、特典(無料)として
「アーカイブ配信」の閲覧権が付与されます。
オンライン講習特有の回線トラブルや聞き逃し、振り返り学習にぜひ活用ください。 |
| 講師 |
(国研)産業技術総合研究所 ナノカーボンデバイス研究センター
主任研究員 博士（工学） 室賀 駿 氏
【専門】
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、ナノ材料、高分子
| セミナー趣旨 |
材料開発期間の短縮、省人・省力化、複雑な要望に対する迅速な条件のフィードバックといった様々な目的の下、身の回りにある材料、プロセス、分析データの使いこなしの技術がより一層求められる時代になっている。本セミナーでは近年におけるこうしたデータ活用のトレンドについて紹介するとともに、多様なデータへの向き合い方について事例を交えて紹介する。
| セミナー講演内容 |
１．材料化学分野におけるデータ活用
1.1 データ解析技術の変遷
1.2 データ活用の4つのトレンド
２．材料品質管理に向けた分析データ解析
2.1 データの特徴の見極め
2.2 非破壊計測とデータ解析
３．スモールデータの解析
3.1 スモールデータ解析の難しさ
3.3 少数データから現象を紐解く解析手法
４．自律自動実験
4.1 自動化と自律化の違い
4.2 クローズドループな自律実験
５．材料微細構造制御に向けた深層学習
5.1 微細構造をAIで扱う難しさ
5.2 深層学習を使った微細構造からの特性予測
６．異なる複数の情報を扱うマルチモーダルAI
6.1 マルチモーダルAIとは
6.2 生成AIの材料データへの適用
6.3 マルチモーダルAIによる材料特性の制御
７．これからのデータ活用
1.1 データ解析技術の変遷
1.2 データ活用の4つのトレンド
２．材料品質管理に向けた分析データ解析
2.1 データの特徴の見極め
2.2 非破壊計測とデータ解析
３．スモールデータの解析
3.1 スモールデータ解析の難しさ
3.3 少数データから現象を紐解く解析手法
４．自律自動実験
4.1 自動化と自律化の違い
4.2 クローズドループな自律実験
５．材料微細構造制御に向けた深層学習
5.1 微細構造をAIで扱う難しさ
5.2 深層学習を使った微細構造からの特性予測
６．異なる複数の情報を扱うマルチモーダルAI
6.1 マルチモーダルAIとは
6.2 生成AIの材料データへの適用
6.3 マルチモーダルAIによる材料特性の制御
７．これからのデータ活用
□質疑応答□
※詳細・お申込みは上記
「お申し込みはこちらから」（遷移先WEBサイト）よりご確認ください。
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