マテリアルズインフォマティクスと自動実験の発展 ー基礎から技術動向・事例と成功のポイントー

マテリアルインフォマティクス・プロセスインフォマティクス・自動実験がよくわかる！ MI活用の仕組み作りも詳説

セミナー講師

積水化学工業株式会社 先進技術研究所 情報科学推進センターMI推進グループ グループ長/主席研究員

■ご略歴2008年より燃料電池、リチウムイオン二次電池の研究開発に従事。実験計画法、品質工学を導入し開発の加速を実践。2015年から社命によりアメリカのミズーリ大に派遣され、CO2資源化に関する触媒開発に従事した。開発のハイスループット化、統計解析を進め、開発チームへのMIの導入を先導した。2020年より、現組織に異動し、グループ長に就任。これまでに100を超える開発・製造テーマへのMI活用を推進している。2023年から、実験自動化プロジェクトリーダーを兼任し、全社開発との連携を進めている。■専門および得意な分野・研究材料開発：触媒材料（CO2資源化）、リチウムイオン電池材料等の開発に10年以上従事品質工学、実験計画法：これまでに30以上のケースに適用し開発を加速マテリアルズインフォマティクス：グループとして100以上、個人でも30以上のテーマに従事。触媒材料のハイスループット化などの検討した経験もあり

セミナー受講料

【オンラインセミナー（見逃し視聴なし）】：1名41,800円(税込（消費税10％）、資料付)＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき30,800円

【オンラインセミナー（見逃し視聴あり）】：1名47,300円(税込（消費税10％）、資料付)＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円

＊学校法人割引；学生、教員のご参加は受講料50％割引。

受講について

• 配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。（開催1週前～前日までには送付致します）※準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。（土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。）
• 受講にあたってこちらをご確認の上、お申し込みください。
• Zoomを使用したオンラインセミナーです→環境の確認についてこちらからご確認ください
• 申込み時に（見逃し視聴有り）を選択された方は、見逃し視聴が可能です→こちらをご確認ください

セミナー趣旨

  多くの素材・化学企業が、マテリアルズ・インフォマティクス（MI）を活用したデータ駆動型の材料開発への変革を進めている。当社においても、材料開発、化学分析、計算科学、画像解析、実験自動化等の幅広い専門領域の人材が協創することによって、独自のMIを推進し、近年では、フィルム、複合材料、触媒など、これまでに100を超えるテーマでのMIの活用が進捗し、そのいくつかは、すでに世に出た製品への適用を実現している。本講座では、素材・材料開発におけるＭＩ活用の事例を紹介するとともに、有効にMIを活用するために、当社がおこなってきたMI推進の戦略、人材育成、仕組み化について述べる。さらに、近年注目度が上がっている実験自動化に関する世の中の動向や課題、当社での取り組みについても述べる。

受講対象・レベル

・マテリアルズインフォマティクスに興味を持っている、これから始めたいと考えている材料開発のエンジニア・マテリアルズインフォマティクスを有効に進めるための組織構築、人材育成に興味のある方・素材・材料開発における実験自動化の検討を進めたいと考えている方　等

必要な予備知識

特に無し

習得できる知識

・メーカーにおける素材・材料開発へのMI活用の実例・素材・材料開発へのMI活用を成功に導くための人材育成、環境構築などの仕組み化の方法・ＭＩ、実験自動化に関する技術動向の理解、必要な要素の理解

セミナープログラム

1. MIの導入　1.1当社R&Dの目指す姿　1.2 素材・材料開発へのMI活用とその期待2. MIの材料・素材開発への活用事例 　2.1 素材・材料開発にMIを適用するために必要な要素とは　2.2 フィルム製品の自動配合設計による新材料の提案　2.3 外部データを活用した触媒材料の探索　2.4 スペクトル情報を活用しての放熱材料の効率設 　2.5 複数の評価データからの薬剤毒性の予測3. プロセスへのインフォマティクスの活用　3.1 材料開発における反応プロセス制御の課題　3.2 事例からみる反応プロセスへのインフォマティクス活用　　　3.2.1 複数の反応プロセスからなる原料の品質設計　　　3.2.2 兎にも角にもデータ可視化　　　3.2.3 反応プロセスを制御するための特徴量側の工夫4. MI×実験自動化への展開と課題　4.1 MI×実験自動化＝自律化の価値　4.2 MI×実験自動化を取り巻く世の中の動向　4.3 当社におけるMI×実験自動化の検討　4.4 MI×実験自動化への将来展望と課題5. 材料・素材開発へのMI活用に向けた仕組み作り　5.1 成果につながるMI推進に必要な要件　5.2 MI人材の育成と仕組み化　5.3 データ駆動型材料開発を実現するための環境整備　　　5.2.1 事業貢献につながるテーマ選定　　　5.2.2 成果刈取りの仕組み化　5.4 素材・材料開発効率化のための実験データの収集・蓄積　　　5.4.1 実験データ収集・蓄積の課題　　　5.4.2 実験データ収集を進めるための人材育成　　　5.4.3 実験データ収集を進めるための仕組み化　5.5 インフォマティクス技術の構築　　　5.5.1 当社におけるインフォマティクス技術の構築　　　5.5.2 内製vs外部連携、枯れた技術vs最新技術　　　5.5.3 おまけ 品質工学からもう一度パラメータ設計を理解する6. 今後の展望＜質疑応答＞