開催概要
PFASによる環境汚染は、その持続性や生体蓄積性の高さから、世界的に重要な環境問題として認識されています。環境中に放出されたPFASは分解されにくく、生態系や人体への影響が懸念されることから、各国で規制強化や使用制限が進められています。このような背景のもと、PFASの物性予測、環境動態の解明、リスク評価、さらには代替物質探索において、より効率的な研究手法の確立が求められています。
本ウェビナーではPFAS研究におけるマテリアルズ・インフォマティクス（MI）の活用について、具体的な研究事例と共にご紹介します。特に、以下のトピックに焦点を当てます。
- PFASの物理化学的特性の予測・評価するための分子構造-物性相関（QSPR）モデルの構築
- 機械学習を用いた化合物の同定・定量分析手法
- 環境リスク評価のための毒性予測や生物蓄積性評価
- 代替物質の分子設計とスクリーニングにおけるMIの活用事例
これらの具体的な研究事例を通じて、PFAS研究におけるMIの可能性について解説し、データ駆動型アプローチを活用した新しい研究手法が、PFAS問題の解明と対策にどのように貢献できるのかについての展望を示していきます。
参加費用
無料
コンテンツ
- はじめに
- 登壇者より講演：40分
- 質疑応答：20分
講演内容
- 機械学習を用いたPFASの物性予測と構造-物性相関の解析
- PFASの環境リスク評価における機械学習の活用
- 代替物質探索のためのデータ駆動型アプローチ
※内容は変更となる場合が御座います。予めご了承願います。
登壇者
陳 嘉修
Chia-Hsu Chen
MI-6株式会社リードデータサイエンティスト
工学博士。ケモインフォマティクス（博士, 東京大学船津研究室）。前職の花王ではマテリアルズ・インフォマティクスによる材料開発に従事。得意分野は有機低分子・高分子、条件・処方最適化、幅広いテーマでMI解析実績がある。
YUAN Weilin
YUAN Weilin
MI-6株式会社データサイエンティスト
学士課程は実験系の研究室。修士・博士課程では特に実験とポリマーインフォマティクスを研究（博士時代 東大 津田研究室）。MI-6では、ポリマーインフォマティクスをはじめとしたMIの研究開発・ポリマー関連のHands-on MI®を担当。
対象者
- PFAS関連の研究開発に携わる研究 者・技術者
- 代替物質開発に取り組む化学系研究者
- MI・機械学習の化学応用に興味がある方
- 企業や研究機関でPFAS課題に取り組むプロジェクトメンバー
申し込み締め切り
2025年3月5日（水）14:00
※申込が多数あった場合は事前に締め切らせていただく可能性がございます
問い合わせ先
※ご登録いただくメールアドレスに、開催前日の参加者の確定を目処に事前案内のメールをお送りします。 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、ご案内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。