マテリアルズインフォマティクスの基礎と材料設計、新材料の発見への応用

~ マテリアルズインフォマティクスを進めるにあたっての環境、データフォーマット、ツール、材料設計効率化のアプローチ、設計事例 ~

・AIを活用し、材料設計を高効率化させる技術を具体的な事例を通して学び、応用するための講座

・材料開発の期間やコストの削減、革新的な素材の発見を実現することで最も注目を浴びている「マテリアルズインフォマティクス」を先取りするための特別セミナー

講師の言葉

第1部
 ビッグデータとAIによりITの活用がますます重要視されていく中、消費電力の問題がクローズアップされています。低消費電力の技術を考える上で、生体のメカニズムをエレクトロニクスへ応用する方法が注目されています。人間の脳を模倣した超低消費電力デバイスの開発、バイオミミクリー(bio-mimicry:生物模倣)を応用した材料の開発など、バイオとエレクトロニクスの融合が重要となっています。このような状況下において、新規材料開発が、益々重要となっており、マテリアルズ・インフォマティクス(MI)は、材料分野において最も注目を浴びている技術のひとつであり、材料開発の期間やコストの削減、革新的な素材の発見を実現する可能性を持っています。これを具現化するには、研究機関や企業等に長年蓄積されたデータを収集し、データから抽出した情報をどのように知識化していくかが鍵となり、AIをベースとして膨大な文献情報を読み込み、データを知識化する「コグニティブアプローチ」、構造や物性値を予測モデルから理論的に推定する「アナリティクスアプローチ」の2つの手法の開発を紹介します。

第2部
 マテリアルズインフォマティクスと分子シミュレーションを組み合わせることにより、材料設計を高効率化させる技術を、具体的な事例を紹介しながら解説します。適用事例としては、エレクトロニクス製品の実装に用いる樹脂・金属接合界面、はんだ材料や、半導体製品の配線材料等をとりあげて設計の流れを説明し、その有効性を理解していただきます。

第3部
 第4の科学であるデータ集約型研究・開発に期待が高まっている。目的物性・特性を持つ新規分子・材料開発である「何を作るか」から、それを「どう作るか」、そしてそれを安定した品質で生産するための生産制御に関わる課題に迅速かつ 効果的に対応するには、多くのデータ、情報の積極的活用が不可欠となってきた。その事例を紹介しつつ、データ駆動型化学の持つ意義と今後について解説します。

セミナー詳細

開催日時
  • 2019年05月13日(月) 10:30 ~ 17:30
開催場所 日本テクノセンター研修室
カテゴリー 化学・環境・異物対策ソフト・データ・画像・デザイン
受講対象者 ・マテリアルズインフォマティクスの活用を考えている方
・材料設計・製造に携わる研究者、設計者の方
・今後の研究開発戦略にデータ駆動型研究を生かそうと考えている方
予備知識 ・この分野にご関心のある方であれば特に必要ありません
・データ解析や化学の知識があればより理解が深まります
修得知識 ・マテリアルズインフォマティクスで、どのようなことができるのか
・シミュレーションと情報工学を用いて材料設計をするための基礎知識
・化学データの解析法についての基礎知識
・分子設計・材料設計におけるデータの整理とモデル化法
・化学プラントの監視のための情報処理法
プログラム

第1部 ビッグデータ社会におけるAIの重要性 
     ~AIは新材料を見つけることができるのか~

1.ビッグデータと人工知能
  (1).構造データと非構造データ
  (2).第三次AIブームの要因
      ディープラーニング、ネットワークの進化、超高性能ハードウェア

2.エッジコンピューティングの重要性
  (1).データセンターの消費電力の問題
  (2).センサーのインテリジェント化

3.半導体スケーリング則終焉後の新しい脳型デバイスの出現
  (1).脳を模倣したアーキテクチャー
  (2).オンチップ学習デバイス(ニューロモーフィックデバイス)

4.AIを使った新しい材料の発見
  (1).新規材料発掘への期待
  (2).データアナリティクスを使用した逆問題
  (3).AIを使った文献からの情報探索
  (4).バイオミミクリーへの応用

第2部 マテリアルズインフォマティクスの基礎と材料設計への応用

1.技術潮流

2.マテリアルズインフォマティクスの概要
  (1).マテリアルズインフォマティクスとは
  (2).設計の流れ
  (3).適用事例の概要

3.材料設計効率化の課題とアプローチ
  (1).パラメータサーベイにおける課題
  (2). 課題へのアプローチと分子シミュレーション

4.マテリアルズインフォマティクスによる設計事例
  (1).樹脂との密着性を向上させる金属の設計
  (2).はんだの破断伸びを向上させる添加元素の選定
  (3).薄膜配線の粒界断線を防止する添加元素の選定

5.まとめ
  (1).有効性の確認
  (2).展望

第3部 マテリアルインフォマティクスと設計事例

1.マテリアルインフォマティクスとは
  (1).データのモデル化法について
  (2).モデルの逆解析について

2.分子設計の事例紹介
  (1).化学空間の可視化による構造探索
  (2).タンパクと化合物の相互作用空間の可視化と構造探索

3.ポリマーアロイを題材とした有機材料の設計
  (1).輝度向上性フィルムの成分組成とプロセス条件の最適化

4.触媒設計についての事例

5.無機材料について(予測・解析への活用)
  (1).無機材料物性予測
  (2).結晶系予測
  (3).半導体解析状態解析

6.マテリアルインフォマティクスを進めるにあたっての環境、データフォーマット、ツールについて

7.ソフトセンサー
  (1).化学プラントの監視のためのソフトセンサー
    a.ソフトセンサーの構築法
    b.ソフトセンサーの劣化
    c.適応型ソフトセンサーの開発
  (2).ソフトセンサーを用いた制御

8.プロセス・インフォマティクス
  (1).材料設計・プロセス設計・品質管理と制御の連動

キーワード マテリアルインフォマティクス 材料設計 分子シミュレーション モデル化法 逆解析 構造探索 ソフトセンサー プロセス・インフォマティクス
タグ AI・機械学習エコマテリアルナノテクノロジー化学化学物質データ解析高分子材料複合素材
受講料 一般 (1名):48,600円(税込)
同時複数申込の場合(1名):43,200円(税込)
会場
日本テクノセンター研修室
〒 163-0722 東京都新宿区西新宿2-7-1 小田急第一生命ビル(22階)
- JR「新宿駅」西口から徒歩10分
- 東京メトロ丸ノ内線「西新宿駅」から徒歩8分
- 都営大江戸線「都庁前駅」から徒歩5分
電話番号 : 03-5322-5888
FAX : 03-5322-5666
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