開催概要
材料開発の現場では、高機能化や環境規制への対応など、製品に求められる要件が年々高度かつ複雑になっています。こうした背景から、従来の経験則や試行錯誤に加え、データを活用した新しい材料探索アプローチへの期待が高まっています。
一方で、有機低分子材料の探索においては、候補となる化学空間が極めて広く、無数に近い組み合わせの中から目的に合致する物質を見つけ出すことが依然として大きな課題となっています。
本セミナーでは、「有機低分子のデータ駆動型探索手法」をテーマに、こうした課題に対してデータ活用によって候補物質を効率的に探索するための考え方と実践プロセスを、基礎から段階的に解説します。材料探索をどのように設計し、どのようにデータを活かして意思決定につなげていくのかを、実際のプロジェクトを想定した流れの中でご紹介します。
- 有機低分子探索の考え方
膨大な候補の中から目的に合う物質を見つけ出すために、探索空間をどのように捉え、どのような視点で探索を設計するのか、基本的な考え方を整理します。 - 有機低分子探索の流れとプロセス
課題設定から候補の絞り込みまで、実際の研究開発プロジェクトにおいて、データを用いて探索を進めていく全体像と進め方をご紹介します。
有機低分子材料の探索に課題を感じている方や、データ活用・MIに関心はあるものの具体的な進め方に悩んでいる方に向けた内容です。
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
- 有機低分子探索の考え方
- 有機低分子探索の流れとプロセス
- 有機低分子探索の具体例
※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
山下 翼
Tsubasa Yamashita
MI-6株式会社データサイエンティスト
工学修士。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。 MI-6では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
- 既存の有規低分子の組み合わせ (モノマー配合等) や、経験則による有機低分子探索に限界を感じている方
- MIに興味はあるが、分子構造をどう扱えば良いかという点に課題がある方
申し込み締め切り
2026年2月18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。
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