Pythonで学ぶシミュレーション技法を用いた配合設計技術【WEBセミナー】

配合設計技術【WEBセミナー】

cmc221105

2022年11月08日（火） 10:30～16:30

（株）シーエムシー・リサーチ

Tel：03-5857-4811　E-mail：info@rdsc.co.jp　問い合わせフォーム

【WEB限定セミナー】※会社やご自宅でご受講下さい。　

非会員：  55,000円 （本体価格：50,000円）
会員：  49,500円 （本体価格：45,000円）
学生：  55,000円 （本体価格：50,000円）

1名につき 55,000円（税込）※ 資料付

メール会員登録者は 49,500円（税込）
★【メール会員特典】2名以上同時申込かつ申込者全員がメール会員登録していただいた場合、1名あたりの参加費がメール会員価格の半額となります。
★ セミナーお申込み後のキャンセルは基本的にお受けしておりません。ご都合により出席できなくなった場合は代理の方がご出席ください。
※セミナー請求書は代表者のメールアドレスにPDFデータを添付しお送りいたします。

・本セミナーは、当日ビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
　お申し込み前に、下記リンクから視聴環境をご確認ください。
　 　→ https://zoom.us/test
・当日はリアルタイムで講師へのご質問も可能です。
・タブレットやスマートフォンでも視聴できます。
・お手元のPC等にカメラ、マイク等がなくてもご視聴いただけます。
　この場合、音声での質問はできませんが、チャット機能、Q&A機能はご利用いただけます。
・ただし、セミナー中の質問形式や講師との個別のやり取りは講師の判断によります。ご了承ください。
・「Zoom」についてはこちらをご参照ください。

1.　機械学習につながるPythonによるプログラミングスキル
2.　シミュレーションを用いた材料開発の勘所
3.　パーコレーション転移に関する知識
4.　コンピュータを用いた配合設計技術の考え方

　機械学習のプログラミング言語としてPythonが注目されている。Pythonはスクリプト言語であるが、その登場から今日までの30年近い年月の間にAI関係のライブラリーやモジュールが多数公開され、これらの資産とプログラミング言語としての使いやすさから一気にこの分野のプログラミング言語としての地位を獲得した。
　しかし、Pythonにも泣き所があり、モジュールを使わなければ、内部でバイナリーによる計算が行われるゆえに誤差を無視できなくなる場合がある。このため数値計算や各種シミュレーションで他の言語が使われる原因となっているが、専用のモジュールを用いれば問題解決できるので、スクリプト言語としての学習容易性から従来敬遠されていた分野にも今後オブジェクト指向プログラミング言語として普及する可能性が高い。
　本セミナーでは、微粒子分散系材料開発で避けて通れないパーコレーション転移の問題について、独自のシミュレーションプログラムにより問題解決した二つの事例を扱い、データサイエンス時代の配合設計方法論について解説する。この方法論では、AIによる配合設計のアイデアにつながる考え方が展開される。
　シミュレーションによる考察から、パーコレーション転移の起きにくい塗布の配合系を設計しなおし、見捨てられていた昭和35年公開の特許技術を実用化している。この技術開発資産のシミュレーターを用い、半導体無端ベルトの押出成形を実用化している。シミュレーションでデータマイニングを行い、導き出したWパーコレーション転移のコンセプトで外部コンパウンダーの配合を変更せず、独自のプロセス設計による新たな押出成形用コンパウンドを半年で開発、実用化している。短期開発を可能としたのはコンピューター実験に用いたモデルで現象を見える化できたためである。
　この二つの事例で用いたシミュレーターのエンジン部分について、今回Pythonで書き直したので、本セミナー参加者にはこのエンジン部分のプログラムを配布するとともに、そのプログラミング過程も公開する。ゆえにプログラミング初心者には、Pythonによる機械学習への橋渡し役となる内容である。