1. ホーム
  2. アーカイブ配信
  3. 研究開発部門における実験データの収集・管理と蓄積データの活用法【アーカイブ配信】

★マテリアルズ・インフォマティクス（MI）：実験条件や結果などのデータを機械学習でモデル化することを学びます！！
★これから作る材料の特性を予測することで、効率的な研究スタイルを誰もが実行できるようになります！！

研究開発部門における実験データの収集・管理と蓄積データの活用法【アーカイブ配信】

こちらは10/24実施WEBセミナーのアーカイブ（録画）配信です。

セミナー概要
略称
実験データ収集【アーカイブ配信】
セミナーNo.
251090A
配信開始日
2025年10月27日（月）
配信終了日
2025年10月31日（金）
主催
（株）Ｒ＆Ｄ支援センター
問い合わせ
Tel：03-5857-4811　E-mail：info@rdsc.co.jp　問い合わせフォーム
講師
シュレーディンガー（株）エンタープライズ・インフォマティクス部
ストラテジック・デプロイメント兼ビジネス開発マネージャー　博士（理学）　石崎 貴志　氏
価格
非会員：  49,500円 （本体価格：45,000円）
会員：  39,600円 （本体価格：36,000円）
学生：  49,500円 （本体価格：45,000円）
価格関連備考
会員（案内）登録していただいた場合、通常1名様申込で49,500円（税込）から
　・1名で申込の場合、39,600円（税込）へ割引になります。
　・2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合、計49,500円（2人目無料）です。
会員登録とは？　⇒　よくある質問
備考
・こちらは10/24に実施したWEBセミナーのアーカイブ（録画）配信です。

・配信開始日までに、セミナー資料はPDFでお送りします。セミナー資料の無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。

・動画のURLはメールでお送りします。
講座の内容
受講対象・レベル
・新素材の研究開発に携わる研究者・技術者
・電子実験ノート（ELN）を導入検討している担当者
・研究領域でのデジタル・トランスフォーメーション（DX）が急務な担当者
習得できる知識
・材料研究におけるデータの記録と活用のベストプラクティス
・製薬研究におけるインフォマティクスの実例
・ソフトウェア・ベンダーとの付き合い方
趣旨
　材料研究では、初期の探索段階のデータを再利用できる形で記録することは少なく、担当者のメモ程度にしか残さないことがよくあります。理由は、プロジェクト毎に扱う材料の種類や特性が異なる、部署が異なると扱う材料が異なるためデータを共有することに価値を見出せない、などです。
　データ活用に主眼を置くマテリアルズ・インフォマティクス（MI）では、実験条件や結果などのデータを機械学習でモデル化し、これから作る材料の特性を予測することで、効率的な研究スタイルを誰もが実行できるようにすることが目的になります。そのためには担当者や部署ごとに異なるデータの記録を、活用可能な定型データとして入力・蓄積し、機械学習などの計算手法をツール毎ではなく共通の仕組みで使えることが重要になります。
　本講演では、材料研究での一般的な課題を確認し、製薬研究を例に商用パッケージソフトを活用したインフォマティクス基盤構築について説明します。
　
プログラム

1．マテリアルズ・インフォマティクスの現在地
　1-1．MI向けソフトウェアの歴史
　1-2．企業研究における一般的なMIの課題
　1-3．データ駆動型研究

2．データの記録
　2-1．付番管理
　2-2．電子実験ノート/ELN
　2-3．Excel
　2-4．データの収集・加工・蓄積（ETL）
　2-5．アイデア・着想の記録
　2-6．データ参照・計算システム

3．データの活用
　3-1．一般的なデータ（数字、文字、画像、時系列データなど）
　3-2．有機材料
　3-3．無機材料

4．データ駆動型研究の実現のために
　4-1．商用パッケージソフトか自社開発か
　4-2．製薬研究で使うソフト
　4-3．ソフトウェアベンダーの事情

キーワード
機械学習、マテリアルズインフォマティクス、実験、データ、収集、管理、記録、ソフトウェア
関連するセミナー
関連する書籍
関連する通信講座
関連するタグ
フリーワード検索
カテゴリ別検索
カテゴリ別検索