第1部 機械学習・AIの基礎と製品開発に向けた材料配合最適化の取り組み
(10:30〜12:00)
近年、環境規制による原材料の廃止や価格高騰による材料の切り替え、製品への要求品質の向上、少子高齢化による技術者・後継者不足などの社会的な背景により、化学や素材メーカーを筆頭に材料開発の効率化が求められている。一方で人工知能をはじめとしたデータ利活用のための技術、特に「マテリアルズインフォマティクス」は、このような課題への対応策として期待されており、実務での適用が進んでいる。
本講演では、先の製造業における背景・課題を述べ、本題の前提知識となる機械学習やAIの基礎事項を説明する。その後、「データに基づく材料配合最適化」をテーマとして、目標とする製品性能を満たすような材料配合の検討課題に対して適用する際の問題設定や解決アプローチ、またその時の実務的な課題について紹介する。
- 会社・自己紹介
- 材料の配合設計を取り巻く状況や課題
- 環境規制
- 新製品開発
- 期待される付加価値
- 課題と解決策
- 機械学習・AI入門
- 人工知能研究の歴史
- 人工知能・機械学習・深層学習
- 教師有学習・教師梨学習・強化学習
- 学習・予測フロー
- データ利活用のための検討ステップ
- データ分析・モデル構築について
- データ分析・モデル構築の流れ
- データ前処理
- モデル構築
- 機械学習を用いた逆解析
- ベイズ最適化
- マテリアルズインフォマティクスやプロセスインフォマティクスを推進する上での課題
- 予算確保
- データ量
- データ品質
- 技術者に使用してもらうために
- 質疑応答
第2部 マテリアルズインフォマティクスを活用したポリマーの効率設計
(13:00〜14:30)
産業界ではマテリアルズ・インフォマティクス (MI) の活用が本格化してきており、実際にMIを活用して製品開発を成功した事例が増えつつある。機能性材料の研究開発競争の激化に伴い開発期間の短縮が求められており、材料設計を効率化させる手段の一つとしてMIが注目されている。
本セミナーでは、産業界で広く使用される熱可塑性ポリマーや熱硬化性ポリマーの設計に対してMIを活用し、少ない実験回数でもポリマー性能を向上できることを検証した研究事例を紹介する。またレゾナックにおけるMIの事例も一部紹介する。
- レゾナックの計算情報科学
- マテリアルズインフォマティクス (MI)
- 熱可塑性ポリマーの効率設計
- 予測モデル構築
- ベイズ最適化による効率設計
- 熱硬化性樹脂フィルムの設計
- その他事例のご紹介
- まとめ
第3部 企業におけるシミュレーションとインフォマティクスを活用した高分子材料・プロセス設計
(14:45〜16:15)
材料開発の高度化・効率化が求められる昨今、シミュレーションやインフォマティクスといったデジタル技術の活用が不可欠となっており、東レにおいてもデジタル技術と各事業のドメイン知識を融合した独自の材料開発を進めています。
本セミナーでは、高分子材料・プロセス設計へのデジタル技術活用について、当社の戦略と実践例をご紹介します。まず、当社の研究体制とデジタル技術活用の全体像を概説し、社内普及への取り組みについて説明します。次に、シミュレーションやMI・PIなどデジタル技術の概要と課題を述べます。これら課題への具体的な取り組み事例として、マルチスケールシミュレーションによる樹脂粘弾性予測、MIを用いた少数データでの材料設計、高分子分離膜設計への分子シミュレーションとPIの適用などを紹介します。さらに、データベースや電子実験ノートに収録されているデータのインフォマティクスによる統合的な活用についても触れたいと思います。
- はじめに
- 自己紹介・会社紹介
- 東レの研究体制およびデジタル技術活用の概要
- DXテーマ選定・テーマ推進体制・他部署連携についての考え方
- デジタル技術の社内普及への取り組み
- シミュレーションとインフォマティクスを活用した高分子材料・プロセス設計
- シミュレーション・インフォマティクスの概要
- 高分子材料設計に用いるシミュレーション
- マテリアルズインフォマティクス (MI) 、プロセスインフォマティクス (PI)
- 高分子材料・プロセス設計におけるデジタル技術活用の課題
- シミュレーションの課題
- インフォマティクスの課題
- MI・PIに向けたデータベース構築の課題
- 開発・適用事例
- マルチスケールシミュレーションによる樹脂粘弾性予測
- MIによる少数データを用いた樹脂材料設計
- 高分子分離膜の設計
- 分子シミュレーションによる膜表面設計
- マルチスケール相分離シミュレーションによる多孔構造設計
- PI・シミュレーションによる紡糸プロセス安定化
- データベース・電子実験ノートにおける収録データの統合的な活用
- まとめ
- 質疑応答
案内割引・複数名同時申込割引について
R&D支援センターからの案内登録をご希望の方は、割引特典を受けられます。
案内および割引をご希望される方は、お申込みの際、「案内の希望 (割引適用)」の欄から案内方法をご選択ください。
「案内の希望」をご選択いただいた場合、1名様 45,000円(税別) / 49,500円(税込) で受講いただけます。
複数名で同時に申込いただいた場合、1名様につき 25,000円(税別) / 27,500円(税込) で受講いただけます。
- R&D支援センターからの案内を希望する方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 75,000円(税別) / 82,500円(税込)
- R&D支援センターからの案内を希望しない方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 100,000円(税別) / 110,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 150,000円(税別) / 165,000円(税込)
ライブ配信対応セミナー / アーカイブ配信対応セミナー
- 「Zoom」を使ったライブ配信またはアーカイブ配信セミナーのいずれかをご選択いただけます。
- お申し込み前に、 Zoomのシステム要件 と テストミーティングへの参加手順 をご確認いただき、 テストミーティング にて動作確認をお願いいたします。
- 開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
- セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
- タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
- ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
- 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
ライブ配信セミナーをご希望の場合
- Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。
アーカイブ配信セミナーをご希望の場合
- 当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
- 配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
- 視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
- 視聴期間は2025年4月14日〜28日を予定しております。
ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。