2021年02月17日（水）
13:30～16:30
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・AIやロボットを用いた材料合成に興味のある方
・実験(PDCAサイクル)の全自動化によって効率よく研究を進めたい方
・ベイズ最適化の概要・AIやロボットを活用した材料研究に関する世界の動向・ベイズ最適化を活用した全自動薄膜合成の例(一杉研の取り組み)・AIやロボットを研究開発の現場に導入するまでの道筋
材料科学には夢があります。
我々人類がこれまで合成した化合物は、考え得る化合物のほんの一部です。最新の固体電解質や金属材料では5元素を含む化合物は当たり前となっています。今後、元素数がさらに大きい新材料(多元系材料)を開発することは必要不可欠です。また、合成技術が進歩し、現在では多様な合成パラメータを振って化合物を作ることも可能となりました。そのため、巨大な材料探索空間が我々の目の前に存在し、そこに有用な材料が多く眠っています。
したがって、材料科学は、宇宙開拓や深海探査のように、人類のフロンティアだと言えます。そのフロンティアを探索するためには、材料科学にも、宇宙探査機や深海探査艇のようなツール=「AI・ロボットの活用」が必要となります。
本セミナーでは、AI(ベイズ最適化)、ロボット、そして、研究者の経験・勘・知識を融合した研究開発に関する世界の動向と我々一杉研の取り組みを紹介します。
1. 背景 — AIやロボットを活用した材料合成の重要性 —
1-1. 近年の材料合成における課題
— 探索空間の多次元化 —
1-2. AI、ロボット、研究者が協働するデジタルラボラトリとは
2. AIやロボットを活用した材料研究に関する世界の動向
2-1. AIによる新規材料予測
2-2. バイオ系におけるAI・ロボットを活用した研究開発
2-3. 有機材料におけるAI・ロボットを活用した研究開発
2-4. 無機・固体材料におけるAI・ロボットを活用した研究開発
3. AIとロボットを活用した材料研究に関する一杉研の取り組み
3-1. ベイズ最適化の概要
3-2. ベイズ最適化とロボットを活用した全自動薄膜作製・評価装置の紹介
3-3. 人間ドックの材料版:マテリアルドック
3-4. AIを用いたイオン伝導度評価手法の開発
3-5. AIやロボットを研究開発の現場に導入するまでの道筋
4. まとめ
