研究開発部門における実験データの収集・管理と蓄積データの活用法

セミナー趣旨

　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。
　

受講対象・レベル

・新素材の研究開発に携わる研究者・技術者
・研究領域でのデジタル・トランスフォーメーション（DX）が急務な担当者

習得できる知識

・材料研究におけるデータの記録と活用のベストプラクティス
・製薬研究におけるインフォマティクスの実例
・ソフトウェア・ベンダーとの付き合い方

セミナープログラム

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（数字、文字、画像、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

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,データ,収集,管理,記録,ソフトウェア

セミナー講師

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・デプロイメント兼ビジネス開発マネージャー　博士（理学）　石崎 貴志　氏

＜ご略歴＞
　2005年東京理科大学大学院修了後、日系食品会社研究所で遺伝子組換え作物の研究に従事。その後、仏系ソフトウェア会社にて製薬・材料研究向けデータサイエンス・ソフトウェアのビジネス開発に携わり、日本や韓国・中国・南アジア向けの技術営業として活躍。現在はシュレーディンガーにてデータ駆動型研究推進アプリ「LiveDesign」などの市場開拓や導入支援に従事。

セミナー受講料

49,500円（税込、資料付）
■ セミナー主催者からの会員登録をしていただいた場合、1名で申込の場合39,600円、
　 2名同時申込の場合計49,500円（2人目無料：1名あたり24,750円）で受講できます。
（セミナーのお申し込みと同時に会員登録をさせていただきますので、
　  今回の受講料から会員価格を適用いたします。）
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