近年、AIの進化と普及が顕著になり、材料科学の分野でもこれらを活用した開発が進んでいます。しかし、研究室レベルの実験では機械学習を活用するための多量のデータ創出が難しく、従来の実験ルーチンから脱却できないことが多いです。このような背景から、ハイスループットにデータ創出が可能な自動実験に注目が集まっています。
産総研では人協働ロボットを活用した粉体実験システムを構築し、機械学習の適用による実験プロセスの効率化を行いました。特に、セラミックスの低温合成技術をバルク製造へ展開したABCD法の開発を進めており、BaZrO3などの高密度製造に成功しています。ロボットを活用して実験を加速し、機械学習で重要なプロセスパラメーターを抽出することで、低温での高密度セラミックス製造に成功しました。本セミナーでは、これらの内容について述べます。
- セラミックスの低温製造技術
- セラミックス製造の課題
- 金属酸化物の湿式合成手法の基礎
- 化学反応を活用したセラミックスの低温製造プロセスの動向
- 酸塩基化学緻密化法 (ABCD法) の開発
- ABCD法のメカニズムと基礎
- セラミックスのリサイクル技術への展望
- セラミックス研究のプロセスインフォマティクス
- 材料研究におけるAIの活用
- 機械学習の種類
- Pythonを用いた機械学習の導入
- プロセスインフォマティクス (PI) のためのデータ整理
- PIの効果とプロセス最適化事例 (ABCD法)
- PIの効果とプロセス最適化事例 (固体酸化物形燃料電池の製造)
- ロボット実験ツールを活用したハイスループット実験の事例
案内割引・複数名同時申込割引について
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ライブ配信対応セミナー / アーカイブ配信対応セミナー
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- 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7月24日〜8月6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。