概要
近年、’AIを科学技術にどのように活用していくか’を議題とした議論や研究が盛んにテーマとした議論や研究が活発に行われ、その成果が論文などで報告されています。
AIには生成AI、予測AI、説明AI、対話AIなど様々なタイプがあり、科学技術における「仮説立案-性能予測-実験検証-知識の発見」というループのあらゆる場面で活用されています。
本講演では「科学技術のためのAI」をテーマとして下記2つのトピックスについて取り上げます。
⚫︎AI・データ駆動設計の基礎
分子設計を例に、設計空間の同定・探索について、事例を交えながらご紹介します。
⚫︎潜在空間のベイズ最適化
研究開発でよく用いられる解析手法であるベイズ最適化について、事例を交えながら潜在空間での活用方法をご説明します。化合物やタンパク質、結晶構造などの設計にどのように応用されているかも解説いたします。
本動画は、2024年9月30日に開催された「Materials Informatics conference 2024」の録画動画となります。
コンテンツ
- 科学技術とAI
- AI・データ駆動設計の基礎
- 潜在空間ベイズ最適化
登壇者
竹内 一郎
Ichiro Takeuchi
名古屋大学大学院工学研究科教授 理化学研究所革新知能統合研究センター チームリーダー
2000年名古屋大学にて博士（工学）を取得。三重大学助教、名古屋工業大学准教授、教授等を経て、2022年4月より現職、データ駆動型人工知能の基盤となる機械学習の研究と実践に従事。機械学習の理論・アルゴリズム研究の成果は難関国際会議に数多く採択され、国内外から注目を集めている。また、実践研究として、工学分野、生命分野、材料分野の研究開発にAI・機械学習を活用するプロジェクト研究を数多く進めている。2024年より、科学技術振興機構（JST）のさきがけプロジェクト「AI・ロボットによる研究開発プロセス革新のための基盤構築と実践活用（研究開発プロセス革新）」の研究総括を務めている。
対象者
- ・AIやMIに関心がある方
- 科学技術に対するAIアプローチに関心がある方
- MIを導入して研究開発を加速したいと考えている研究者の方
問い合わせ先
MI-6株式会社 マーケティングチーム：marketing@mi-6.co.jp
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