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【Live配信セミナー】
実験の自動化と機械学習との融合による材料探索

3月開催 化学系セミナー  更新日:2021年2月 2日
 セミナー番号【104208】4/14 講師3名
★ AI、ロボットを活用した 短時間で大量の実験データ取得!
★ 研究者の技量や経験・勘に頼らない 効率的な実験の実現に向けて!

【Live配信セミナー】
実験の自動化と機械学習との融合による材料探索


■ 講師
1.(株)東京インスツルメンツ 中山 ふみ乃 氏

2.京都大学 大学院工学研究科 助教 博士(工学) 林 博之 氏

3.(国研)物質・材料研究機構 エネルギー・環境材料研究拠点 二次電池材料グループ 主任研究員 松田 翔一 氏

■ 開催要領
日 時 :
2021年4月14日(水) 10:30~16:00

会 場 : ZOOMを利用したLive配信 ※会場での講義は行いません
聴講料 :
1名につき 60,500円(消費税込、資料付)
〔1社2名以上同時申込の場合のみ1名につき55,000円〕

■ Live配信セミナーの受講について
・本講座はZoomを利用したLive配信セミナーです。セミナー会場での受講はできません。

・下記リンクから視聴環境を確認の上、お申し込みください。
 → https://zoom.us/test

・開催日が近くなりましたら、視聴用のURLとパスワードをメールにてご連絡申し上げます。
 セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。

・Zoomクライアントは最新版にアップデートして使用してください。
 Webブラウザから視聴する場合は、Google Chrome、Firefox、Microsoft Edgeをご利用ください。

・パソコンの他にタブレット、スマートフォンでも視聴できます。

・セミナー資料はお申込み時にお知らせいただいた住所へお送りいたします。
 お申込みが直前の場合には、開催日までに資料の到着が間に合わないことがあります。ご了承ください。

・当日は講師への質問することができます。可能な範囲で個別質問にも対応いたします。

・本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止いたします。

・本講座はお申し込みいただいた方のみ受講いただけます。
 複数端末から同時に視聴することや複数人での視聴は禁止いたします。

・Zoomのグループにパスワードを設定しています。部外者の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
 万が一部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。


プログラム

【10:30-12:00】

1.有機化学実験の自動化システムの 構成と応用事例

(株)東京インスツルメンツ 中山 ふみ乃 氏

 
1.自動有機合成装置のご紹介
 1.1 有機化学実験自動化システム
 1.2 大容量有機化学実験自動化システム

2.反応熱量計のご紹介
 2.1 反応熱量計  
 2.2 断熱熱量計

3. 具体的な適用事例のご紹介
 3.1 化学反応の最適化
 3.2 スケールアップ
 3.3 安全性評価

【質疑応答】
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【12:45-14:15】

2.ロボット協働合成実験と合成条件推薦システムによる材料探索

京都大学 大学院工学研究科 助教 博士(工学) 林 博之 氏

 
【講座の趣旨】
既知物質の機能を大きく凌駕する新規物質が発見できれば、物性発現機構の理解を深化するだけでなく、産業のイノベーションにも繋がることが期待される。未知物質探索をこれまで以上に加速するために、ロボット協働合成実験による大規模な合成条件データベースと、合成条件推薦システムを組み合わせた物質探索手法について解説する。本研究により、これまで各合成研究者の勘と経験に基づいていた合成指針を、大量の合成データと推薦システムに基づいて定量的に表現できる。

1.ロボット協働合成実験
2.合成プロセスの機械学習
3.テンソル分解を用いた推薦システムの構築
4.期待される応用
【質疑応答】
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【14:00-16:00】

3.実験自動化ロボットと機械学習による新規材料探索 -リチウムイオン電池用新規電解液を例に-

(国研)物質・材料研究機構 エネルギー・環境材料研究拠点 二次電池材料グループ 主任研究員 松田 翔一 氏

 
【習得できる知識】
・リチウムイオン電池・次世代蓄電池の作動原理・開発状況に関する知識
・電池材料の実験自動化・ハイスループット測定に関する知識
・電池材料のデータ駆動型探索に関する知識

【講座の趣旨】
次世代蓄電池の研究開発の現場において、近年、マテリアルズ・インフォマティクス(MI)と呼ばれるデータサイエンスを用いた材料探索の高速化・効率化に関する試みが盛んである。従来の研究者の経験と勘に頼った材料探索に替わって、実験データベースや機械学習などを活用することで、新材料発見の時間やコストの削減が可能となる。本講座では、データ駆動型の電池材料探索実施に不可欠な大量の実験データを取得するための実験自動化手法の開発状況と、機械学習を活用した探索実施例について紹介する。


1.蓄電池開発状況
 1.1 リチウムイオン電池開発の現状
 1.2 次世代蓄電池開発の世界的動向

2.電池材料のデータ駆動型探索と実験自動化
 2.1 正極材料
 2.2 負極材料
 2.3 固体電解質材料
 2.4 液体電解質材料

3.液体電解質材料探索の実験自動化ロボット
 3.1 実験自動化ロボットに期待すること
 3.2 マイクロプレートを用いた電池材料評価
 3.3 大量の実験データの取り扱い方
 3.4 探索実施例の紹介
 3.5 添加剤の協調効果により形成された電極界面被膜の解析

4.実験自動化ロボットを用いたデータ駆動型電解液探索
 4.1 探索の進め方について
 4.2 データ科学的手法の適用

【質疑応答】