本セミナーでは、マテリアルズインフォマティクスの基礎から解説し、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、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、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・プロセス設計について詳解いたします。
(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。
(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。
(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。
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