01月19日(金) AndTech「生成AIによる材料開発・分子設計の効率化およびマルチモーダルAIの複雑材料系への適用と今後の展望」WEBオンライン Zoomセミナー講座を開講予定
三井化学株式会社 DX推進本部 向田 志保 氏、産業技術総合研究所 ナノカーボンデバイス研究センタ 室賀 駿 氏、横浜市立大学大学院 生命医科学研究科 寺山 慧 氏にご講演をいただきます。
生成AIによる材料開発・分子設計の効率化およびマルチモーダルAIの複雑材料系への適用と今後の展望について説明します。
本講座は、2024年01月19日開講を予定いたします。
詳細：https://andtech.co.jp/seminars/1ee92548-a129-6862-90f9-064fb9a95405
Live配信・WEBセミナー講習会 概要
テーマ：生成AIによる材料開発・分子設計の効率化およびマルチモーダルAIの複雑材料系への適用と今後の展望
開催日時：2024年01月19日(金) 11:15-15:40
参 加 費：44,000円（税込） ※ 電子にて資料配布予定
U R L ：https://andtech.co.jp/seminars/1ee92548-a129-6862-90f9-064fb9a95405
WEB配信形式：Zoom（お申し込み後、URLを送付）
セミナー講習会内容構成
ープログラム・講師ー
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第1部 生成AI技術による材料開発の効率化と今後の展望（仮題）
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講師 三井化学株式会社／信州大学／大阪大学 DX推進本部 DX企画管理部 / 工学部 特任准教授 / 基礎工学研究科招聘教授 博士（工学） 向田 志保 氏
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第2部 複数の生成AIを束ねたマルチモーダルAIによる機能性材料の特性予測
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講師 産業技術総合研究所 ナノカーボンデバイス研究センター/主任研究員 室賀 駿 氏
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第3部 ChemTSv2: 薬から材料まで様々な有機小分子を設計できる 分子生成AIパッケージ
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講師 横浜市立大学大学院 生命医科学研究科 生命情報科学研究室／准教授 寺山 慧 氏
本セミナーで学べる知識や解決できる技術課題
・深層学習を用いた材料開発
・生成AIの材料化学分野への適用法
・分子生成AIの概要
・強化学習とRNNによる分子設計手法ChemTSと実際の応用事例
本セミナーの受講形式
WEB会議ツール「Zoom」を使ったライブLive配信セミナーとなります。
詳細は、お申し込み後お伝えいたします。
株式会社AndTechについて
化学、素材、エレクトロニクス、自動車、エネルギー、医療機器、食品包装、建材など、
幅広い分野のR&Dを担うクライアントのために情報を提供する研究開発支援サービスを提供しております。
弊社は一流の講師陣をそろえ、「技術講習会・セミナー」に始まり「講師派遣」「出版」「コンサルタント派遣」
「市場動向調査」「ビジネスマッチング」「事業開発コンサル」といった様々なサービスを提供しております。
クライアントの声に耳を傾け、希望する新規事業領域・市場に進出するために効果的な支援を提供しております。
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本件に関するお問い合わせ
株式会社AndTech 広報PR担当 青木
メールアドレス：pr●andtech.co.jp（●を@に変更しご連絡ください）
下記プログラム全項目（詳細が気になる方は是非ご覧ください）
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第1部 生成AI技術による材料開発の効率化と今後の展望（仮題）
【講演主旨】
現在、講師の先生に最新のご講演主旨をご考案いただいております。完成次第、本ページを更新いたします。
【プログラム】
現在、講師の先生に最新のご講演主旨をご考案いただいております。完成次第、本ページを更新いたします。
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第2部 複数の生成AIを束ねたマルチモーダルAIによる機能性材料の特性予測
【講演主旨】
材料開発の効率化、人力では難しい異なる複数の特性の最適化を目的にデータ科学の活用が高い注目を集め、マテリアルズ・インフォマティクスやプロセス・インフォマティクスとして多様な方法論について検討が行われてきた。近年生成AIを材料化学分野に適用する動きが自然言語処理だけに限らず進んできており、身の回りの材料開発に生成AIがいる時代は目の前に迫っている。本セミナーでは材料化学分野で生成AIを生かすために基盤となるデータへの向き合い方や考え方について紹介する。
【プログラム】
1. 材料化学分野におけるデータ活用の3つのトレンド
1.1 データ活用技術の変遷
1.2 3つのデータ活用のトレンドの特徴
2. 材料微細構造制御に向けた生成AIの活用
2.1 微細構造をAIで扱う難しさ
2.2 深層学習を使った微細構造の特徴抽出
3. 材料化学分野へ適用可能なマルチモーダルＡＩ
3.1 マルチモーダルAIとは
3.2 生成AIの多様な材料情報への適用
3.3 マルチモーダルAIによる材料特性の制御
4. これからの生成AIの活用
【質疑応答】
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第3部 ChemTSv2: 薬から材料まで様々な有機小分子を設計できる 分子生成AIパッケージ
【講演主旨】
近年、深層学習を活用した分子生成・最適化手法が注目を集めており、分子材料設計・創薬などの分野での応用が期待されている。我々はこれまで、実用的な分子設計を目指し、強化学習を用いた分子生成手法ChemTSおよびその改良版ChemTSv2を開発してきた。本講演では、ChemTSによる分子設計の基本的な枠組みを解説し、ChemTSを用いた色素、蛍光分子、エレクトレット、薬候補分子等の設計と合成例について紹介する。また、利便性を向上させたChemTSv2についても紹介する。
【プログラム】
1. イントロダクション導入
1.1分子生成手法の概観
1.2分子設計の難しさ
2. ChemTSによる分子生成の枠組み
2.1 RNNによる分子生成
2.2 強化学習による探索・制御
2.3 ChemTSの枠組み
2.4 評価関数に関して
3. ChemTSによる分子設計例
3.1 色素
3.2 蛍光分子
3.3 エレクトレット
3.4 薬候補分子
4. ChemTSv2による分子設計
4.1 ChemTSとChemTSv2の違い
4.2 利用方法
5. まとめ
【質疑応答】
＊ 本ニュースリリースに記載された商品・サービス名は各社の商標または登録商標です。
＊ 本ニュースリリースに記載された内容は発表日現在のものです。その後予告なしに変更されることがあります。
以 上
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