セミナー概要
本セミナーでは、材料開発における生成AIの活用方法についてご紹介いたします。
材料開発 / マテリアルズ・インフォマティクスにおいては、分子生成や結晶構造生成なども生成AIに含まれる技術ですが、時間が限られていますので、大規模言語モデル(LLM)のみを対象としています。また、LLMの概要は本セミナーでは扱っていないので、この点はご承知ください。
セミナーの前半では、性能を向上させるためにどのようなことが出来るのかを確認するためにLLMの学習方法とカスタマイズ手法について解説します。化学ドメインに特化したLLMの性能についても紹介します。
セミナーの後半では、LLMによって実際にどのようなことが出来るかを事例ベースで紹介します。具体的には、文書からのデータ抽出、実際に材料を開発した例、またエージェントとしてのLLMの利用例などを紹介します。
材料開発におけるLLM活用の具体例を多く扱っておりますので、これからLLMの活用検討を始める方にとって参考になれば幸いです。
本動画は、2024年6月26日に開催されたセミナー「材料開発における生成AIの活用方法」の録画動画となります。
コンテンツ
- 大規模言語モデル(LLM)の学習方法とカスタマイズ手法
- LLMの活用事例
- MI-6での取り組み紹介
登壇者
山下 翼
Tsubasa Yamashita
MI-6株式会社リードデータサイエンティスト
九州大学工学府修了。大学院では機械学習を用いた機能性セラミックス材料開発方法を研究。
現在はMI-6のデータサイエンティストとして多くの会社のデータ解析を通じて、材料の可能性を引き出すサポートを行う。
対象者
- マテリアルズ・インフォマティクス（MI）に関わる方（研究者、解析者、マネジメント層の方など）
- 生成AIの概要は知っているが、材料開発における活用方法についてはあまりイメージが湧いていない方
- マテリアルズ・インフォマティクスの手法に興味がある方
問い合わせ先
MI-6株式会社 事業開発部：bd@mi-6.co.jp
※お申し込みいただくと視聴ページへ遷移いたします。もし、視聴できない場合はお手数ですが、問い合わせ先のメールアドレスへご連絡ください。また迷惑メールの設定や、メールアドレス記載の誤りによって、視聴ができないケースがございます。 設定確認と登録アドレスに間違いがないよう、ご確認をお願いいたします。
※同業他社企業のお申し込みはお断りしております。