강사
◆ 제1부 ◆
(주)구조계획연구소 IoE비즈니스부 실장 타키 유우타씨

◆ 제2부 ◆
(주)레조낙계산정보과학연구센터AI해석그룹 프로페셔널 미나미 타쿠야씨

◆ 제3부 ◆
도레이(주) 첨단재료연구소 주임연구원 키타하타 마사히로씨

강연 내용
◆제1부◆ 10:30~12:00 (90분간)
「기계 학습·AI의 기초와 제품 개발을 향한 재료 배합 최적화의 대처」
[강사] (주)구조계획연구소 IoE 비즈니스 부서 실장 타키 유우타씨

1. 회사·자기소개

2. 재료의 배합설계를 둘러싼 상황이나 과제
　2-1 환경규제
　2-2 신제품 개발
　2-3.기대되는 부가가치
　2-4 과제와 해결책

3. 기계학습·AI 입문
　3-1. 인공지능 연구의 역사
　3-2. 인공지능, 기계학습, 심층학습
　3-3. 교사유학습·교사배학습·강화학습
　3-4. 학습·예측 흐름
　3-5. 데이터 활용을 위한 검토 단계

4. 데이터 분석 및 모델 구축에 대하여
　4-1. 데이터 분석 및 모델 구축의 흐름
　4-2. 데이터 전처리
　4-3. 모델구축
　4-4. 기계학습을 이용한 역해석
　4-5. 베이즈 최적화

5. 머티리얼즈 인포매틱스와 프로세스 인포매틱스를 추진하는 과제
　5-1. 예산확보
　5-2. 데이터량
　5-3. 데이터품질
　5-4. 기술자에게 사용하게 하기 위하여

질의 응답

◆ 제2부 ◆ 13:00~14:30 (90분간)
"머티리얼즈 인포매틱스를 활용한 폴리머 효율 설계"
【강사】(주) 레조낙 계산 정보 과학 연구 센터 AI 해석 그룹 프로페셔널 미나미 타쿠야씨

1. 레조낙의 계산정보과학

2. 머티리얼즈 인포매틱스 (MI)

3. 열가소성폴리머의 효율설계
　　3-1. 예측 모델 구축
　　3-2. 베이즈 최적화를 통한 효율 설계

4. 열경화성 수지필름 설계

5. 기타 사례 소개

정리

◆제3부◆ 14:45~16:15 (90분간)
"기업의 시뮬레이션과 인포매틱스를 활용한 고분자 재료·프로세스 설계"
【강사】도레이 (주)첨단재료연구소 주임연구원 키타하타 마사히로씨
　　　　도레이(주)첨단재료연구소 니시카와 토모히로씨

1. 처음에
　1-1 자기소개 및 회사소개
　1-2 도레이의 연구 체제 및 디지털 기술 활용 개요
　1-3 DX 테마 선정·테마 추진 체제·타부처 연계에 대한 개념
　1-4 디지털 기술의 사내 보급에 대한 대처

2. 시뮬레이션과 인포매틱스를 활용한 고분자 재료, 프로세스 설계
　2-2 시뮬레이션 인포매틱스 개요
　　(1)고분자 재료 설계에 이용하는 시뮬레이션
　　(2)머티리얼즈 인포매틱스(MI), 프로세스 인포매틱스(PI)
　2-3 고분자 재료·프로세스 설계의 디지털 기술 활용 과제
　　(1) 시뮬레이션 과제
　　(2) 인포매틱스의 과제
　　(3) MI·PI를 위한 데이터베이스 구축 과제

3.개발·적용사례
　3-1 멀티 스케일 시뮬레이션을 통한 수지 점탄성 예측
　3-2 MI에 의한 소수 데이터를 이용한 수지 재료 설계
　3-3 고분자 분리막 설계
　　(1) 분자 시뮬레이션에 의한 막 표면 설계
　　(2) 멀티 스케일 상분리 시뮬레이션에 의한 다공성 구조 설계
      (3) PI·시뮬레이션에 의한 방사 프로세스 안정화
　3-4 데이터베이스 및 전자 실험 노트에 수록된 데이터의 통합적인 활용

4. 마무리

질의 응답

개최일시 : 2025년 4월 11일 10:30～16:15
개최장소 : Zoom를 이용한 Live 세미나 또는 아카이브
수강료(세금포함): 55,000엔