受講形式ライブ配信アーカイブ配信
＜今後どのようにAIを研究・開発へ活用していくべきか＞
AI・機械学習を活用した
物性推算と分子設計・プロセス最適化への活用
■マテリアルズ・インフォマティクス、データ駆動型の材料開発における中核技術へ！■■膨大な実験・計算データをAIに学習させ、化学物質の物性・パターンなどを高速に予測する時代へ！■
| 日時 | 【ライブ配信】 2026年7月30日（木） 10:30～16:30 | |
|---|---|---|
| 受講料(税込) | 55,000円 定価：本体50,000円＋税5,000円 【2名同時申込みで1名分無料キャンペーン（１名あたり定価半額の55,000円）】 ※2名様とも会員登録をしていただいた場合に限ります。 2名様以降の受講者は、申込み前に会員登録をお済ませください。 ※同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。 ※3名様以上のお申込みの場合、上記１名あたりの金額で受講できます。 ※請求書（PDFデータ）は、代表者にE-mailで送信いたします。 ※請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。 (申込みフォームの通信欄に「請求書１名ごと発行」と記入ください。) ※他の割引は併用できません。 ※テレワーク応援キャンペーン(1名受講)【オンライン配信セミナー受講限定】 1名申込みの場合：受講料 定価：44,000円 定価：本体40,000円＋税4,000円 ※１名様でオンライン配信セミナーを受講する場合、上記特別価格になります。 | |
本講座ではAI理論そのものの厳密な数理解説ではなく、
・AIで何が可能になったのか？
・AIは何を苦手としているのか？
・物理/化学/熱力学とどのように融合すべきか？
・実プロセスへどのように展開するか？
という観点を重視し、実際の研究事例を交えながら、企業技術者が今後どのようにAIを研究・開発へ活用していくべきかを理解することを目的とします。
・AIで何が可能になったのか？
・AIは何を苦手としているのか？
・物理/化学/熱力学とどのように融合すべきか？
・実プロセスへどのように展開するか？
という観点を重視し、実際の研究事例を交えながら、企業技術者が今後どのようにAIを研究・開発へ活用していくべきかを理解することを目的とします。
＜経歴＞
2018年 東京理科大学大学院総合化学研究科総合化学専攻修了、博士（工学）を取得
同年 東京理科大学工学部工業化学科 助教
2023年 東京理科大学工学部工業化学科 講師
2026年より現職
＜専門＞
化学工学（基礎物性）
＜研究内容＞
主に、二酸化炭素を含む系の相平衡を始めとする物性値の測定、機械学習と物性推算式を組み合わせた物性予測モデルの構築
＜WebSite＞
https://himatchemeng.tech/
一方で、AIを活用した物性推算には、大量・高品質データの必要性、ブラックボックス化、外挿性、熱力学整合性など、多くの課題も存在します。そのため、単にAIモデルを適用するだけではなく、物性測定、熱力学、状態方程式、プロセス工学などの知見と融合しながら活用することが重要となります。
本講座では、AI・機械学習による物性推算の基本的な考え方から、分子設計・プロセス最適化への応用、さらにXAI（Explainable AI）による解釈性向上、自動実験システム、ラボデータとプラントビッグデータの統合、状態方程式との融合型予測モデルなど、今後の発展的アプローチについて幅広く解説します。
