データサイエンススクール 58

京都大学 国際高等教育院 附属データ科学イノベーション教育研究センター

データサイエンススクール 58

化学メーカーでの製品開発における機械学習の活用実践例

スケジュール

会場:Zoomによる遠隔開催

2021年9月1日(水)
14:00 ~ 17:00化学メーカーでの製品開発における機械学習の活用実践例
小林 凌雅(慶應義塾大学 総合政策学部 講師(非常勤))
都地 恭拡(三洋化成工業株式会社 研究企画開発部 副主任)
宮島 徹(三洋化成工業株式会社 研究企画開発部 ユニットチーフ)

セミナー内容

本セミナーは2021年6月18日に開催されたスクール56と同一の内容です

化学メーカーでの製品開発における機械学習の活用実践例

化学分野の研究開発において、新しい物質や材料を開発するために、材料となる化学物質を合成する際の適した条件(温度、圧力など)や、物質や材料を構成する最適な分子構造を設計し探索していきます。従来の研究開発では、過去の実験から得られた知見に基づいて、研究者が次の実験結果や分子構造をデザインするというのが一般的でした。一方で近年では、機械学習を含む統計解析やシミュレーションなどといった、コンピュータを利用した情報処理技術を活用することで、新しい物質をより早く、より効率的に開発する手法が活用されはじめています。このような手法は「マテリアルズインフォマティクス」(化学分野では「ケモインフォマティクス」)と呼ばれており、研究開発のスピードを飛躍的に早められる研究スタイルとして注目を集めています。

本セミナーでは、化学系企業において、データ駆動型の研究開発がどのように活用されているのか、その実際の解析事例について紹介し理解を深めます。最初にマテリアルズインフォマティクスの概要や一般的な解析の流れについて紹介します。次にいくつかの解析の実例を紹介していきます。実例紹介では、オープンな化学データの解析からはじめ実際に企業で取り扱っている材料データを扱っていきます。加えて化学業界でのデータ解析活用における課題や、実情なども混じた内容にする予定です。

講師情報

小林 凌雅

慶應義塾大学 総合政策学部 講師(非常勤)

都地 恭拡

三洋化成工業株式会社 研究企画開発部 副主任

宮島 徹

三洋化成工業株式会社 研究企画開発部 ユニットチーフ

受講お申込み

こちらのDoorkeeperのページよりお申し込みください。

同時期に開催される他のスクールの情報は以下のページを御覧ください。


データサイエンススクール2021 -Summer-

過去のスクールに関しては、こちらを御覧ください。

京都大学 国際高等教育院附属データ科学イノベーション教育研究センター

〒606-8315 京都市左京区吉田近衛町69 近衛館202, 301, 302号室

TEL. 075-753-9691

E-mail:contact@ds.k.kyoto-u.ac.jp