プレスリリース

コニカミノルタ株式会社　 北 弘志　氏　積水化学工業株式会社　新明　健一　氏　産業技術総合研究所　　室賀　駿　氏　AJS株式会社 加藤　仁一郎　氏（元旭化成）にご講演をいただきます。


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　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）の活用などにつき、株式会社AndTech（本社：神奈川県川崎市、代表取締役社長：陶山　正夫、以下 AndTech）は、R&D開発支援向けZoom講座の一環として、昨今高まりを見せるマテリアルインフォマティクスでの課題解決ニーズに応えるべく、第一人者の講師からなる「マテリアルインフォマティクス　マルチモーダル 」講座を開講いたします。
素材・材料開発において、有効にMIを活用するために、MI推進の戦略、人材育成、そしてMIの活用事例について素材化学産業のトップメーカーが講演、マテリアルインフォマティクスの利点と限界などを加味し、人財、体制はどうするのか、生データーをどのように整理するのかなどを含め、各社事例から最新の活用事例を考える！
本講座は、2024年10月21日開講を予定いたします。

詳細：https://andtech.co.jp/seminars/1ef6f28f-312c-6fba-a910-064fb9a95405

Live配信・WEBセミナー講習会　概要
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テーマ：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
〜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〜
開催日時：2024年10月21日(月) 12:30-18:00
参 加 費：60,500円（税込） ※ 電子にて資料配布予定
U　R　L ：https://andtech.co.jp/seminars/1ef6f28f-312c-6fba-a910-064fb9a95405
WEB配信形式：Zoom（お申し込み後、URLを送付）

セミナー講習会内容構成
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　ープログラム・講師ー
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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
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講師 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
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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
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講師 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
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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
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講師 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
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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
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講師 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

本セミナーで学べる知識や解決できる技術課題
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・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
・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
・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

本セミナーの受講形式
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　WEB会議ツール「Zoom」を使ったライブLive配信セミナーとなります。
　詳細は、お申し込み後お伝えいたします。

株式会社AndTechについて
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　化学、素材、エレクトロニクス、自動車、エネルギー、医療機器、食品包装、建材など、
　幅広い分野のR&Dを担うクライアントのために情報を提供する研究開発支援サービスを提供しております。
　弊社は一流の講師陣をそろえ、「技術講習会・セミナー」に始まり「講師派遣」「出版」「コンサルタント派遣」
　「市場動向調査」「ビジネスマッチング」「事業開発コンサル」といった様々なサービスを提供しております。
　クライアントの声に耳を傾け、希望する新規事業領域・市場に進出するために効果的な支援を提供しております。
　　https://andtech.co.jp/

株式会社AndTech　技術講習会一覧
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一流の講師のＷＥＢ講座セミナーを毎月多数開催しております。
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株式会社AndTech　書籍一覧
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選りすぐりのテーマから、ニーズの高いものを選び、書籍を発行しております。
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株式会社AndTech　コンサルティングサービス
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経験実績豊富な専門性の高い技術コンサルタントを派遣します。
https://andtech.co.jp/business-consulting

本件に関するお問い合わせ
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株式会社AndTech　広報PR担当 青木
メールアドレス：pr●andtech.co.jp（●を@に変更しご連絡ください）

下記プログラム全項目（詳細が気になる方は是非ご覧ください）
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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
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【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
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【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】

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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
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【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】

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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
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【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】

＊ 本ニュースリリースに記載された商品・サービス名は各社の商標または登録商標です。
＊ 本ニュースリリースに記載された内容は発表日現在のものです。その後予告なしに変更されることがあります。
以　上

プレスリリース提供：PR TIMES