概要
生成AIの発展とともに、材料科学への生成AIの応用についても注目が高まっています。本動画では、実験化学や高分子材料、マテリアルズ・インフォマティクス、ロボット実験を専門としている畠山氏より、実際の事例を交えながらご紹介いただきます。
【講演内容】
- 材料実験の自動化における最新技術と応用事例
生成AIやロボットを活用した材料実験の自動化技術の動向と、高分子合成分野における具体的な事例を学ぶことができます。
- 大規模言語モデルの開発と材料科学への応用
最新の大規模言語モデルの開発動向と、それらを材料科学研究に応用する可能性について探ります。
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
- 大規模言語モデルの開発動向
- 材料科学への大規模言語モデルの応用
- 自動実験と大規模言語モデルとの連携
登壇者
畠山 歓
Kan Hatakeyama
東京科学大学物質理工学院 材料系 助教
博士(工学)・早稲田大学(2018年)。 2018-23年まで早稲田大学 応用化学科、2023年より東京工業大学(現・東京科学大学) 物質理工学院に所属。
研究キーワード: 実験化学、高分子材料、マテリアルズ・インフォマティクス、ロボット実験。
関わった研究テーマの例: 高分子固体電解質、低誘電材料、高熱伝導材料、半導体エッチング材料、リチウムイオン電池、有機二次電池、液晶配向。
最近のブーム: 大規模言語モデル。
対象者
- 生成AIやロボットを駆使した最先端の技術に関心のある方
- 材料科学における生成AIとの向き合い方に関心のある方
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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