開催概要
無機材料の研究開発では、組成やプロセス条件など検討すべき因子が多く、最適化の方向づけに悩む場面が少なくありません。また、データが限られた初期段階で有望な条件をどう見つけるか、あるいはどの因子が物性に影響しているのかを明らかにしたいという課題もよく聞かれます。
本ウェビナーでは、こうした課題を抱える研究開発の方や、機械学習を開発に取り入れたい方を対象に、マテリアルズ・インフォマティクス（MI）の基本的な考え方から活用の流れをご紹介します。
「合金皮膜」「低融点ガラス」「半導体」の3つの事例を通して、ベイズ最適化や予測モデルの活用など、研究の効率化や要因分析に役立つアプローチを概観します。研究開発DXプラットフォーム「miHub®」のデモを交えながら、機械学習が開発者の試行錯誤をどのように支援できるかをお伝えします。
ご自身の開発での応用をイメージするきっかけとして、ぜひご参加ください。
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
- 機械学習を用いた無機材料の複数事例の説明
- miHub®を用いた解析のご紹介
※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
前川原 大貴
Hiroki Maekawara
MI-6株式会社カスタマーサクセスデータサイエンティスト
大学にて有機合成の研究、大学院にて量子化学計算と機械学習を用いた有機合成の実験条件最適化の研究を行う。その後、数値シミュレーションの会社にて、ソフトウェア開発に従事。mi-6では主に、実験条件最適化ソフトウェアであるmiHubを通じて、材料に関する幅広いテーマでユーザーの解析をサポートしている。
対象者
- 無機材料を扱う開発者
- 機械学習を日々の研究開発に活用していきたい方
申し込み締め切り
2025年12月17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。
