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

マテリアルズ・インフォマティクス（MI）：実験条件や結果などのデータを機械学習でモデル化することを学びます！！

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なります。※本セミナーはZOOMを使ったLIVE配信セミナーです。会場での参加はございません。【アーカイブ配信：10/28～10/31】での受講もお選びいただけます。

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。）※ 会員登録とは　 ご登録いただきますと、セミナーや書籍などの商品をご案内させていただきます。　 すべて無料で年会費・更新料・登録費は一切かかりません。　 メールまたは郵送でのご案内となります。　 郵送での案内をご希望の方は、備考欄に【郵送案内希望】とご記入ください。ライブ配信とアーカイブ配信（見逃し配信）両方の視聴を希望される場合は、会員価格で1名につき49,500円（税込）、2名同時申込で55,000円（税込）になります。お申し込みフォームのコメント欄に「ライブとアーカイブ両方視聴」とご記入下さい。

受講について

Zoomを使ったWEB配信セミナー受講の手順

1. Zoomを使用されたことがない方は、こちらからミーティング用Zoomクライアントをダウンロードしてください。ダウンロードできない方はブラウザ版でも受講可能です。
2. セミナー前日までに必ず動作確認をお願いします。
3. 開催日直前にWEBセミナーへの招待メールをお送りいたします。当日のセミナー開始10分前までに招待メールに記載されている視聴用URLよりWEB配信セミナーにご参加ください。

• セミナー資料は開催前日までにPDFにてお送りいたします。
• アーカイブの場合は、配信開始日以降に、セミナー資料と動画のURLをメールでお送りします。
• 無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。

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