AI技術を活用したバイオ生産システムが産業のバイオ化を加速する

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化石資源に頼らない経済圏を実現するために各国からバイオエコノミー戦略が打ち出されており、日本でも2019年6月に「バイオ戦略2019」が決定された。しかし、その根幹を担うバイオ生産技術は、世界的に見ても現在頭打ち状態にある。その大きな要因として、経験豊富な技術者であっても、生物を扱う複雑な生産システムをこれまで以上に緻密に制御しようとすると従来のセンサでは情報量が足りないことと仮に大量のデータを得ても処理しきれないことが挙げられる。このような状況に対し、近年急速に発展しているAI技術の活用と人ではなくAIを前提とした多次元データを取得するセンサの実装によって、バイオ生産において人知を超えたバイオ生産マネジメントの実現が見えてきた。  AI技術を活用したバイオ生産システムは、既存産業のバイオ化と、全く新しい価値創造のドライバーとなりうる。そのようなバイオ生産システムを活用した事業のあるべき姿とそこに必要となる人材の育成について提案したい。

  1. 背景~世界のバイオ戦略におけるバイオ生産システムと事業像 (笠原 堅) 13:30 – 13:50
    1. 世界のバイオエコノミー戦略
    2. 日本のバイオ戦略2020におけるバイオ生産
    3. バイオ生産分野の競争領域・協調領域
    4. 競争領域である「生物で何を作るか」の世界動向
    5. 協調領域としてのバイオ生産基盤のケイパビリティ
  2. AIの活用を前提とした多次元データを取得するセンシングデバイス (庄野 暢晃) 13:50 – 14:40
    1. コンボリューショナルデータとは? これまでのセンサとこれからのセンサの在り方
    2. 生物培養のコンボリューショナルデータを取得するセンサ
    3. マルチチャンネル電位センサの開発
    4. ユースケースの紹介
    5. 今後の展開
  3. バイオxデジタルxデバイスを学ぶ教育基盤構想について (菊地 亮太) 14:45 – 15:05
    1. バイオ分野における教育基盤の構想
    2. 機能構成の紹介
    3. ユースケースの紹介
    4. 今後の展開
  4. 時事刻々と複雑に変化するバイオ生産をマネジメントするAI制御 (菊地 亮太) 15:05 – 15:35
    1. 機械学習や制御技術のこれまでと現在、将来に向けて
    2. バイオ生産におけるデータサイエンス活用の現状
    3. 制御システムの構成
    4. 制御結果の実例紹介
    5. まとめ
  5. バイオ生産AIシステムの性能を最大化するデータストアアーキテクチャ (原田 大士朗) 15:40 – 16:10
    1. 今、データストアに求められていること
    2. 従来型データストアの問題点
    3. 複層型データストアの利点
    4. ユースケースの紹介とアーキテクチャの最適化
    5. 今後の展開
  6. バイオ生産現場でAI技術を活用すること (笠原 堅) 16:10 – 16:30
    1. 総括
    2. 質問

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