★各種インフォマティクスの基礎知識から最新研究事例、データ解析法を詳説、実際の開発に向けて分子設計や材料設計を実演！
【セミナーで得られる知識】
・ケモインフォマティクス・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・データ解析・機械学習・分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理の基礎知識
・ケモインフォマティクス・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分野の最新の研究事例
・データ解析の一般的なすすめ方・活用の仕方 ・データ解析の応用事例 ・最新のデータ解析手法・モデリング手法
・モデルの予測精度向上の方法
・モデルの逆解析の方法
【セミナー対象者】
・化学・産業界において、インフォマティクスを活用して材料開発（および化学品開発）に従事している研究者・技術者
・材料開発（および化学品開発）にインフォマティクスを今後活用しようと考えている研究者・技術者
〈セミナー趣旨〉
近年、化学の分野や産業全般においてデータが蓄積されつつあり、そのデータを解析する動きが活発になっている。例えば高機能性材料を開発する際、化合物データを用いて化学構造と物性・活性との間の関係をモデル化することで、化合物を合成したり合成後に物性値を測定したりする前に、化学構造から物性値を推定でき、逆に良好な物性値をもつ化学構造の設計もできる。さらに、合成条件とその合成結果としての材料特性との間の関係をデータからモデル化することで、望ましい特性を達成するための合成条件を探索できる。高機能性材料を製造する際、センサー等で容易に測定可能なプロセス変数と測定が困難な製品品質との関係をデータからモデル化することで、製品品質の値をリアルタイムに推定し、迅速かつ安定に制御・管理ができる。このように、高機能性材料などの開発データ、産業プラントにおける運転データなど、蓄積されたデータは非常に有用であるが、十分に活用しきれていない。本セミナーでは、各種データの使い方・解析の仕方を基礎から解説する。情報科学・データサイエンスに基づき、データから種々の材料の機能を予測するモデルを構築したり、構築したモデルを活用することで新たな材料の合成条件・プロセス条件を設計したりする方法を説明する。さらに、ケモ・マテリアルズ・プロセスインフォマティクス分野を中心にして豊富な応用事例も紹介し、実際に分子設計や材料設計を実演する。
1）セミナーテーマ及び開催日時
テーマ：材料開発のためのデータ解析入門 ～ マテリアルズインフォマティクス、ケモインフォマティクス、プロセスインフォマティクス ～
開催日時：2024年7月4日（木）10：00～17：00
参 加 費：55,000円（税込） ※ 資料付
＊ メルマガ登録者は 49,500円（税込）
＊ アカデミック価格は 26,400円（税込）
講 師：金子 弘昌 氏 明治大学 理工学部 応用化学科 准教授
※本セミナーは、当日ビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。推奨環境は当該ツールをご参照ください。後日、視聴用のURLを別途メールにてご連絡いたします。
★受講中の録音・撮影等は固くお断りいたします。
2）申し込み方法
シーエムシー・リサーチの当該セミナーサイト
からお申し込みください。
折り返し、 視聴用のURLを別途メールにてご連絡いたします。
詳細はURLをご覧ください。
3）セミナープログラムの紹介
1. ケモインフォマティクス・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の基礎知識
1.1. 機械学習・人工知能
1.2. 定量的構造物性相関・定量的構造活性相関
1.3. 化学構造生成
1.4. 分子設計
1.5. 材料設計
1.6. プロセス設計
1.7. プロセス管理
1.8. ケモインフォマティクス
1.9. マテリアルズインフォマティクス
1.10. プロセスインフォマティクス
2. 化学・産業データ解析の進め方・活用方法
2.1. データの形式、記述子
2.2. データの前処理
2.2.1. 標準化
2.2.2. 変数選択
2.2.3. スムージング (平滑化)
2.3. データの可視化・低次元化
2.3.1. 主成分分析 (Principal Component Analysis, PCA)
2.3.2. Generative Topographic Mapping (GTM)
2.3.3. 多様体学習
2.3.4. 可視化の性能を検討するための指標
2.4. クラスタリング
2.4.1. 階層的クラスタリング
2.4.2. k平均法 (k-means)
2.4.3. 混合ガウスモデル (Gaussian Mixture Model, GMM)
2.5. クラス分類
2.5.1. 線形判別分析 (Linear Discriminant Analysis, LDA)
2.5.2. 決定木 (Decision Tree, TD)
2.5.3. ランダムフォレスト (Random Forest, RF)
2.5.4. サポートベクターマシン (Support Vector Machine, SVM)
2.6. 回帰分析
2.6.1. 最小二乗法による重回帰分析 (Multiple Linear Regression (MLR) or Ordinary Least Squares (OLS) )
2.6.2. 部分的最小二乗法 (Partial Least Squares, PLS)
2.6.3. 決定木 (Decision Tree, DT)
2.6.4. ランダムフォレスト (Random Forest, RF)
2.6.5. サポートベクター回帰 (Support Vector Regression, SVR)
2.7. モデルの予測性能の向上
2.7.1. アンサンブル学習
2.7.2. 半教師あり学習 (半教師付き学習)
2.8. モデルの適用範囲
2.8.1. データ範囲
2.8.2. データ中心からの距離
2.8.3. データ密度
2.8.4. アンサンブル学習
2.9. モデルの逆解析
2.9.1. グリッドサーチ
2.9.2. サンプリング
2.9.3. ベイズの定理
2.10. 実行するためのプログラム紹介
3. 分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理に関する最新の研究事例
3.1. 化学空間の可視化に基づく分子設計
3.2. 定量的構造物性 (活性) 相関モデルの逆解析に基づく分子設計
3.3. 定量的構造物性 (活性) 相関モデルの適用範囲を考慮した分子設計
3.4. 実験計画法による材料設計?目標達成確率に基づく適応的実験計画法?
3.5. シミュレーションとインフォマティクス技術を活用したプロセス設計
4. まとめ・質疑応答
4）講師紹介
【講師経歴】
2011年9月 東京大学大学院 工学系研究科 化学システム工学専攻 博士課程 修了
2009年4月～2011年9月 日本学術振興会 特別研究員 DC1
2011年10月～2017年3月 東京大学大学院 工学系研究科 化学システム工学専攻 助教
2017年4月～2020年3月 明治大学 理工学部 応用化学科 専任講師
2020年4月～現在 明治大学 理工学部 応用化学科 准教授
2018年12月～現在 国立研究開発法人 理化学研究所 客員主幹研究員(兼任)
2019年4月～現在 大阪大学大学院 基礎工学研究科 招聘准教授(兼任)
2021年10月～現在 データケミカル（株） 最高技術責任者/CTO
2024年4月～現在 宮崎大学 工学部 非常勤講師
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5）近日開催ウェビナー（オンライン配信セミナー）のご案内
○シランカップリング剤：反応メカニズムと使い方
開催日時：2024年6月17日（月）13：30～16：30
○核酸医薬品開発におけるドラッグデリバリーシステム
～ ナノ粒子技術と投与経路の役割 ～
開催日時：2024年6月19日（水）13：30～16：30
○光無線給電技術の基礎，技術動向，展望
開催日時：2024年6月21日（金）10：30～16：30
○医薬品製造における不純物管理と当局への対応の重要ポイント
～ 元素不純物・遺伝毒性不純物の取り扱いとジェネリック問題 ～
開催日時：2024年6月21日（金）10：30～16：30
※ 当該セミナーは、会場でのセミナーとライブ配信のウェビナー
（オンラインセミナー）のハイブリッドを予定しております。
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〇マイクロ波加熱の基礎 ～ 電子レンジから高温加熱炉まで ～
開催日時：2024年6月24日（月）10：30～16：30
〇工業規模の水電解装置(scalum)のご紹介およびプロジェクトの最新動向
開催日時：2024年6月26日（水）13：30～15：00
○プラスチックのケミカルリサイクル技術最新動向
開催日時：2024年6月27日（木）13：30～16：30
※ 当該セミナーは、会場でのセミナーとライブ配信のウェビナー
（オンラインセミナー）のハイブリッドを予定しております。
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○バッテリーマネジメント用リチウムイオン電池のインピーダンス測定の考え方
開催日時：2024年6月28日（金）10：30～16：30
○グローバルAM(Additive Manufacturing 付加製造)市場で活躍・成長出来る
有力プレーヤーになる 勝利のステップ、未開の可能性の追求
開催日時：2024年6月28日（金）13：30～16：30
グローバルAM(Additive Manufacturing 付加製造)市場で活躍・成長出来る有力プレーヤーになる 勝利のステップ、未開の可能性の追求
○高周波対応プリント配線板（PWB）作成に求められる回路形成・材料技術
開催日時：2024年7月2日（火）13：30～16：30
○「バイオ医用高分子」入門
～ バイオ医薬・遺伝子治療・DDS・人工臓器・再生医療等への応用展開 ～
開催日時：2024年7月3日（水）10：30～16：30
※ 当該セミナーは、会場でのセミナーとライブ配信のウェビナー
（オンラインセミナー）のハイブリッドを予定しております。
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6）関連書籍のご案内
（1）計算科学を活用した熱電変換材料の研究開発動向
■ 発 行：2022年4月12日
■ 監 修：森 孝雄 / 塩見 淳一郎
■ 定 価：本体 90,000 円（税込 99,000 円）
本体 + CD（カラー） 100,000 円（税込 110,000 円）
★ メルマガ会員：定価の10％引き！
（2）AI・MI・計算科学を活用した蓄電池研究開発動向
■ 発 行：2021年6月28日
■ 監 修：森分 博紀
（非営利・一般財団法人 ファインセラミックスセンター （JFCC））
■ 定 価：本体（白黒） 90,000 円（税込 99,000 円）
冊子 + CD（カラー） 100,000 円（税込 110,000 円）
★ メルマガ会員：定価の10％引き！
（3）材料およびプロセス開発のためのインフォマティクスの基礎と研究開発最前線
■ 発 行：2020年8月1日
■ 監 修：船津 公人（東京大学大学院 工学系研究科 教授）
■ 定 価：本体（白黒） 90,000 円（税込 99,000 円）
本体 + CD（カラー） 100,00 円（税込 110,000 円）
★ メルマガ会員：定価の10％引き！
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以上