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【Live配信(リアルタイム配信)】
スマートラボラトリ(デジタルラボラトリ)の
最新動向と材料研究への導入事例

~ロボット・AI・ケモインフォマティクス・研究者を組み合わせ、最大成果を効率的に生みだす現場へ~

AI・ロボット・研究者が協働し、効率的に最大の成果を生み出すデジタルラボラトリ(スマートラボラトリ)。
その本質から、AI・ロボットを活用した研究開発の動向、研究開発現場に導入する道筋、材料研究における取り組み事例などを解説します。
日時 2021年1月29日(金)  13:00~16:30
会場 Live配信セミナー(リアルタイム配信) ※会社・自宅にいながら学習可能です※  
会場地図
受講料(税込)
各種割引特典
44,000円 ( S&T会員受講料 41,800円 ) S&T会員登録について
定価:本体40,000円+税4,000円
会員:本体38,000円+税3,800円
S&T会員なら、2名同時申込みで1名分無料 1名分無料適用条件
2名で44,000円 (2名ともS&T会員登録必須​/1名あたり定価半額22,000円) 
テレワーク応援キャンペーン(1名受講)【Live配信/WEBセミナー受講限定】
1名申込みの場合:受講料( 定価:35,200円/S&T会員 33,440円 )

35,200円 ( S&T会員受講料 33,440円 ) 
 定価:本体32,000円+税3,200円
 会員:本体30,400円+税3,040円
1名様でLive配信/WEBセミナーを受講する場合、上記特別価格になります。
※お申込みフォームで【テレワーク応援キャンペーン】を選択のうえお申込みください。
※他の割引は併用できません。
配布資料製本テキスト(開催前日着までを目安に発送)
※セミナー資料はお申し込み時のご住所へ発送させていただきます。
※開催日の4~5日前に発送します。
※開催まで4営業日~前日にお申込みの場合、
 セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
オンライン配信【ZoomによるLive配信】
・本セミナーはビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信となります。
・お申し込みの際は、接続確認用URL(https://zoom.us/test)より、接続が可能か等のご確認をお願いします。
 (接続確認の詳細→ https://support.zoom.us/hc/ja/articles/115002262083
・当日のミーティングURL・ID・パスコードは、お申込み受理のご連絡メールに記載しています。
・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、ご視聴いただきます。
・開催日時にリアルタイムで講師へのご質問も可能です。
・タブレットやスマートフォンでも視聴できます。
備考※資料付
※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。
※開催日の概ね1週間前を目安に、最少催行人数に達していない場合、セミナーを中止することがございます。
得られる知識・ベイズ最適化の概要
・AIやロボットを活用した材料研究に関する世界の動向
・ベイズ最適化を活用した全自動薄膜合成の例 (一杉研の取り組み)
・AIやロボットを研究開発の現場に導入するまでの道筋
対象・AIやロボットを用いた材料合成に興味のある方
・実験(PDCAサイクル)の全自動化によって効率よく研究開発を進めたい方
AIに関する予備知識は特に必要ないので、関心のある方はどなたでもご参加ください。

セミナー講師

東京工業大学 物質理工学院 応用化学系 一杉研究室 研究員 博士(理学) 中山 亮 氏
専門:固体化学(特に薄膜材料)
2013年 京都大学 理学部 理学科 卒業
2015年 京都大学大学院 理学研究科 化学専攻 博士後期課程
2015年 日本学術振興会特別研究員(DC1)
    ・高濃度水素ドーピング装置の開発
    ・上記を用いた金属酸化物薄膜の電子伝導度制御に関する研究
2018年 東京工業大学 物質理工学院 応用化学系 一杉研究室 研究員 (~現在に至る)
    ・全固体薄膜電池の作製・評価
    ・新規固体電解質薄膜の合成に向けた装置開発
    ・AI(ベイズ推定)を用いたイオン伝導度評価手法の開発
    ・ベイズ最適化を用いた合成条件最適化のシミュレーション
研究室ホームページ: http://www.apc.titech.ac.jp/~thitosugi/index.html

セミナー趣旨

 日本は少子高齢化が進み、人手不足が顕在化しているうえ、働き方改革により、短時間で最大の成果を出すことが強く求められています。現在の進め方、つまり、研究者の勘・コツ・経験に頼った研究の進め方では、諸外国に後れを取ることは明白です。さらに、コロナ禍を契機に、全自動、遠隔操作で研究を進める体制の構築が急務となります。すなわち、今、日本の研究開発は「変革」を求められているといえます。
 そのような背景の中、ケモインフォマティクスやマテリアルインフォマティクスに注目が集まり、データ駆動型科学への変革が進められています。ここで重要なことは、日本の強みである「化学や材料に関する勘・コツ・経験」とケモインフォマティクス、人工知能(AI)、そして、ロボット技術を組み合わせて、「日本にノウハウやデータ」が自然に集まる仕組みを作ることです。これにより、「人が集まる→技術が進む→データやノウハウが蓄積する→技術が進展する→さらに人が集まる」という正のスパイラルを生み出すことができます。
 本セミナーでは、そのような正のスパイラルを生み出す基盤として、ロボット、AI、研究者のそれぞれが「協働」するラボ=デジタルラボラトリの基礎と動向・導入事例に関して紹介します。デジタルラボラトリの導入により、これまでの研究のやり方を根本から変えることができ、より創造性を発揮できる環境を実現できます。

セミナー講演内容

1.背景 ‐AIやロボットを活用した研究開発の重要性‐
 1.1 材料合成における現在の課題 ‐探索空間の多次元化‐
 1.2 AI、ロボット、研究者が協働するデジタルラボラトリとは
 1.3 ロボットの日常への進出‐ロボットの値段は安くなっている‐
 1.4 デジタルラボラトリが研究環境に与えるインパクト
 
2.AIやロボットを活用した研究開発に関する世界の動向
 2.1 AI・機械学習とは何か‐言葉の整理‐
 2.2 AIによる新規材料予測
 2.3 バイオ系におけるAI・ロボットを活用した研究開発
 2.4 有機材料におけるAI・ロボットを活用した研究開発
 2.5 無機・固体材料におけるAI・ロボットを活用した研究開発
 
3.AIとロボットを活用した材料研究に関する一杉研の取り組み
 3.1 ベイズ最適化の基礎
 3.2 ベイズ最適化による合成条件最適化のシミュレーション例
 3.3 ベイズ最適化とロボットを活用した全自動薄膜合成・評価装置の紹介
 3.4 ロボットによる薄膜合成例
 3.5 人間ドックの材料版: マテリアルドック
 3.6 AIを活用したイオン伝導度評価手法の開発
 3.7 AIやロボットを研究開発の現場に導入するまでの道筋
 
4.まとめ

 □質疑応答□