■タイトル：【オンラインLive配信・WEBセミナー】マテリアルインフォマティクス・ マルチモーダルAIを活用した材料・開発設計への適用事例と課題


■サブタイトル：～新時代の研究開発に向けた人材育成、環境構築の仕組み化・実験自動化（ラボラトリオートメーション）の活用～

■日時：2024年10月21日(月) 12:30～18:00 

■会場：※会社やご自宅のパソコンで視聴可能な講座です
※　お申込み時に送られるWEBセミナー利用規約・マニュアルを必ず、ご確認ください。

■定員：30名

■受講料：60,500円(税込、テキスト費用を含む)
　※複数でのご参加を希望される場合、お申込み追加1名ごとに16,500円が加算となります

■主催：(株)AndTech

■講師：
    第1部　 コニカミノルタ株式会社　 技術開発本部　技術顧問
　　 北 弘志　氏

    第2部　 積水化学工業（株）　 先進技術研究所 情報科学推進センター MI推進グループ／グループ長
　 　新明　健一　氏

    第3部　 産業技術総合研究所　 ナノカーボンデバイス研究センター/主任研究員
　 　室賀　駿　氏

    第4部　 AJS株式会社　 ICTイノベーション事業部　副事業部長　兼　
　　ICTイノベーション1部長　工学博士　(元旭化成(株)　上席理事、富士支社長)
　　 加藤　仁一郎　氏

■プログラム：

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第1部　 計算科学・マテリアルズインフォマティクスを用いた合理的かつ迅速な機能性材料開発



【講演主旨】
　機能性物質の技術開発には不確定要素が多く、多大な時間と工数がかかる。 一方、一度開発に成功すると、その優位性はそう簡単に失われることはなく、長期間維持されることは利点でもある。
　我々は、カラー写真の開発に端を発し、これまでにさまざまな機能性材料を世の中に出して来たが、その開発には時代に即した計算科学が活用されている。
　特に我々の企業は、純粋な化学メーカーではないため、いわゆるケミストがそれほど多い訳でもない。それ故、まだ計算科学が市民権を得る前から、その効能に期待せざるを得なかったという背景もある。
　第4次産業革命と呼ばれる昨今においては、もはやその計算科学さえも時代遅れになりつつあり、むしろ理論から結果を導く演繹法的な手法よりも、結果から相関を導出する帰納的手法の方が合理的であり、開発期間も短縮されるとも言われるようになってきた。
　本講演では、これまでに実用化した機能性物質の開発における計算科学の活用事例と、最近検討しているマテリアルズインフォマティクスを使った材料開発の事例について紹介し、さらにはインフォマティクスに不可欠となる独自の可視化技術に関しても述べさせて頂く。

【プログラム】
1.演繹的な技術開発（1）
　1-1.ドラッグデリバリー型カラー写真用色素の開発
2.演繹的な技術開発（2）
　2-1.有機EL青色りん光材料の開発
3.帰納的な技術開発
　3-1.複合樹脂の弾性率設計
4.演繹・帰納の両方を使った技術開発
　4-1.超超プロジェクト の事例紹介
5.MI（機械学習）を使った未踏峰領域への挑戦
　5-1.バイオマーカー用高輝度粒子の開発
6.MIの将来像・目指すべき姿
　6-1.サイエンスの目とデータサイエンスの目
【質疑応答】

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第2部　マテリアルズインフォマティクス活用による素材・材料開発 の効率化と人材育成、環境構築の仕組み化



【講演主旨】

　多くの素材・化学企業が、マテリアルズ・インフォマティクス（MI）を活用したデータ駆動型の材料開発への変革を進めている。当社においても、材料開発、化学分析、計算科学、画像解析、実験自動化等の幅広い専門領域の人材が協創することによって、独自のMIを推進し、近年では、フィルム、複合材料、触媒など多くの領域にてMIの活用が進捗し、そのいくつかは、すでに世に出た製品への適用を実現している。本講座では、素材・材料開発において、有効にMIを活用するために、当社がおこなってきたMI推進の戦略、人材育成、そしてMIの活用事例について述べる。

【プログラム】

1．MIの導入

　1.1当社R&Dの目指す姿

　1.2 素材・材料開発へのMI活用とその期待

2. MIの材料・素材開発への活用事例

　2.1 フィルム製品の自動配合設計と品質予測システムの構築

　2.2 外部データを活用した触媒材料の探索

　2.3 スペクトル情報を活用しての放熱材料の効率設計

　2.4 複数の評価結果から薬剤毒性を予測する技術構築

3. 材料・素材開発へのMI活用に向けた仕組み作り

 　3.1 MI人材の育成と仕組み化

 　3.2 データ駆動型材料開発を実現するための環境整備

　　3.2.1事業貢献につながるテーマ選定

　　3.2.2成果刈取りの仕組み

　　3.2.3インフォマティクス技術の構築

　3.3 おまけ 品質工学からもう一度パラメータ設計を理解する

4．MI×実験自動化への展開と課題

   4.1 MI×実験自動化＝自律化の価値

   4.2 MI×実験自動化を取り巻く世の中の動向

   4.3 MI×実験自動化への将来展望と課題

5．今後の展望

【質疑応答】


【キーワード】
マテリアルズインフォマティクス、MI、機械学習、データサイエンス、材料開発


【講演ポイント】
・メーカーにおける素材・材料開発へのMI活用の実例を知れるとともに、素材・材料開発へのMI活用を成功に導くための人材育成、環境構築などの仕組み化についても理解することができる


【習得できる知識】
・素材・材料開発へのMI活用の事例
・MIを進めるために必要とされる組織、人材、技術要件
・ラボの実験自動化における世の中の動向

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第3部　 機能性材料の設計に向けたマルチモーダルAI技術


【講演主旨】

　材料開発の効率化、人力では難しい異なる複数の特性の最適化を目的にデータ科学の活用が高い注目を集め、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として多様な方法論について検討が行われてきた。近年生成AIを材料化学分野に適用する動きが自然言語処理だけに限らず進んできており、身の回りの材料開発に生成AIがいる時代は目の前に迫っている。本セミナーでは材料化学分野で生成AIを生かすために基盤となるデータへの向き合い方や考え方について紹介する。

【プログラム】

1. 材料化学分野におけるデータ活用の3つのトレンド

　1.1 データ活用技術の変遷

　1.2 3つのデータ活用のトレンドの特徴

2. 材料微細構造制御に向けた生成AIの活用

　2.1 微細構造をAIで扱う難しさ

　2.2 深層学習を使った微細構造の特徴抽出

3. 材料化学分野へ適用可能なマルチモーダルＡＩ

　3.1 マルチモーダルAIとは

　3.2 生成AIの多様な材料情報への適用

　3.3 マルチモーダルAIによる材料特性の制御

4. これからの生成AIの活用

【質疑応答】


【キーワード】
深層学習/ディープラーニング、生成AI、マルチモーダルAI、マテリアルズ・インフォマティクス、プロセス・インフォマティクス


【講演のポイント】
講演者は材料からプロセスに至るまでに幅広い経験があり、材料成形加工、分析といった実験の経験から、スモールデータからビッグデータに至るまでに幅広いデータ解析に従事した経験を保有している。


【習得できる知識】
・深層学習を用いた材料開発
・生成AIの材料化学分野への適用法

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第4部　 マテリアルインフォマティクスなどのデジタル技術×研究開発の課題



【講演主旨】

　デジタル技術の進歩は、近年目覚ましいものがあり、デジタル技術をいかに活用できるかが業務遂行において大きなカギとなる。特に、データーサイエンスの本丸の一つであるマテリアルズ・インフォマティックスは、開発から生産まで非常に有用なツールとなっている。本講演では、特に環境問題などの時代変革を強く意識した新素材開発の進め方について、マテリアルズ・インフォマティックスなどのデジタル技術活用の利点、限界を理解した上で、どのように研究開発に活用するのかを説明する。

【プログラム】

1．新素材開発の開発

1-1　どういう分野を狙って行くのか

　 　・時代の変革を利用、成長領域、コア技術を意識する

・発想、調査、ユーザーからの情報活用などのやり方

1-2　研究開発の進め方

・研究開発のステージごとの取組み

・研究開発における人財と組織

1-3　研究開発の生産性向上

・マテリアルズ・インフォマティックスなどのデジタル技術も活用して、研究開発の効率をどのように高めるのか

2. マテリアルズ・インフォマティックスなどのデジタル技術をどのように活用するのか

2-1　マテリアルズ・インフォマティックスの概要

　 　・何ができるのか

・利点と限界も含む

・人財、体制はどうするのか。

・生データーをおのように整理するのか

　・実例

【質疑応答】


【キーワード】
マテリアルズ・インフォマティックス、研究開発の生産性向上、新素材開発、研究開発の進め方


【講演ポイント】
マテリアルズ・インフォマティックスなどのデジタル技術をどのように生かせば、研究開発の生産性を高めることができるのかを、研究開発の進め方、組織作りなども含めて、包括的に説明する。


【習得できる知識】
・マテリアルズ・インフォマティックスなどのデジタル技術の概要
・マテリアルズ・インフォマティックスなどのデジタルも使った研究開発の生産性向上
・研究開発の進め方
・研究開発の体制構築