マテリアルDX時代のデータ基盤と利活用

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AIを活用したマテリアルズインフォマティクス (MI) やケモインフォマティックス (CI) は、これまで主に計算データに依存してきましたが、実験の再現性を高め予測モデルの精度を向上させるには、質の高い実験データの体系的収集とそれを省人的に運用できるデータインフラ (DI) の構築が不可欠となっています。  本セミナーでは、物質・材料研究機構が実践しているデータ基盤の事例をもとに、データインフラの設計思想を解説します。計測装置からの効果的なデータ取得手法、データ構造化の戦略的方針、そして研究プロセス全体を支える統合的なデータインフラの構築まで、実務に即した実践的アプローチをご紹介します。

  1. データ構造化の必要性 – Why データインフラが重要か -
    1. デジタル時代の科学技術データ環境の変化
    2. マテリアルDXにおけるデータ利活用の最新動向
    3. データ収集の障壁を乗り越える
    4. 科学技術分野データ収集の「三重苦」とその突破口
    5. イノベーション促進のためのデータ構造化・設計アプローチ
    6. 成功するデータ構造化の重要ポイント
  2. データインフラがもたらす研究変革 – What を実現できるか -
    1. 次世代データ構造化システムの全体像
    2. データインフラ構築のシステム設計思想
    3. 研究機器の効率的分類と統合手法
    4. データ構造化による自動化の実践事例
    5. 先進的データセット活用シナリオ
    6. データインフラ導入による具体的メリットと投資対効果
  3. データインフラ構築の実践的アプローチ – How を実現するか -
    1. 成功するデータ構造化のための「5D」フレームワーク
    2. 研究データセットの最適基本設計
    3. 計測分野特化型データ空間の設計と展開戦略
    4. データ取得工数の最適化と省力化技術
    5. 持続可能なデータ設計の原則と指針
    6. データインフラ開発・展開の段階的アプローチ
  4. 質疑応答/名刺交換

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