2月202026

＜製品開発に活かすための秘訣と最新動向＞マテリアルズインフォマティクスの基盤となる、『計算科学シミュレーション技術』

マテリアルズインフォマティクスの基盤となる、計算科学シミュレーション技術 | イーコンプライアンス

★大好評！オンラインセミナー★

＜製品開発に活かすための秘訣と最新動向＞
マテリアルズインフォマティクスの基盤となる、
『計算科学シミュレーション技術』

～さまざまな材料設計の成功例とは！今後の材料・製品開発の一助へ大枠を掴む！～
★基礎、そして実践的材料設計へ。成功例を解説いたします。

📅
2026年2月20日（金） 10:30～16:30

今すぐ申し込む

応用分野

■トライボロジー

■化学機械研磨プロセス

■材料合成プロセス

■精密加工プロセス

■エレクトロニクス・半導体

■リチウムイオン2次電池

■燃料電池

■太陽電池

■鉄鋼材料の応力腐食割れ

■摩耗・劣化現象

■高分子材料

セミナー概要

計算科学シミュレーション技術の基礎から応用まで徹底解説！

マテリアルズインフォマティクスの基盤となる計算科学シミュレーション技術の基礎から応用までの講義を中心に行うとともに、計算科学シミュレーションを活用した様々な材料設計の成功例を紹介します。

計算科学シミュレーションをいかに実際の企業における材料開発に応用可能であるか、どうすれば計算科学シミュレーションを有効に活用できるのかの基礎を理解していただけます。

💰

受講料

55,000円（税込）

E-Mail案内登録価格: 52,250円
定価：本体50,000円＋税5,000円

12月31日までの1名申込み特別価格: 35,200円

👥

2名同時申込み

2名で55,000円

2名ともE-Mail案内登録必須
１名あたり定価半額の27,500円

3名で82,500円（3名ともE-Mail案内登録必須）
※4名以上も1名追加ごとに27,500円を加算

💻

開催形式

ZoomによるLive配信

アーカイブ配信あり
（セミナー終了後～約10日間）

📄

配布資料

製本テキスト

開催日の4、5日前に発送予定
※Zoom上でもスライド資料表示

講師紹介

久保百司先生

東北大学金属材料研究所計算材料学研究部門教授
計算材料学センターセンター長

専門分野

マルチスケール・マルチフィジックス計算科学

経歴

平成2年3月　京都大学工学部石油化学科卒業
平成4年3月　京都大学大学院工学研究科石油化学専攻修士課程修了
平成4年7月　東北大学工学部分子化学工学科助手
平成13年4月　東北大学大学院工学研究科材料化学専攻助教授
平成15年10月　科学技術振興機構戦略的創造研究推進事業さきがけ研究員を兼任
平成20年1月　東北大学大学院工学研究科教授
平成27年3月　東北大学金属材料研究所教授
平成29年4月　東北大学金属材料研究所計算材料学センターセンター長

主な受賞

平成18年4月　科学技術分野の文部科学大臣表彰（若手科学者賞）
平成25年3月　日本化学会学術賞受賞
平成27年5月　日本コンピュータ化学会学会賞受賞

主な研究プロジェクト

平成28年度～令和元年度　文部科学省ポスト「京」萌芽的課題「基礎科学の挑戦」課題責任者
令和2年度～令和4年度　文部科学省科学技術人材育成費補助事業「計算物質科学人材育成コンソーシアム」コンソーシアム長
令和5年度～令和7年度　文部科学省スーパーコンピュータ「富岳」成果創出加速プログラム「計算材料科学が主導するデータ駆動型研究手法の開発とマテリアル革新」課題責任者

本セミナーで得られる知識

基礎知識の習得

マテリアルズインフォマティクスの基盤となる計算科学シミュレーションを、企業における製品開発にどのように応用することができるかの知見を得ることができます。

成功事例の理解

これまでにどのような成功例があるのかの知見を得ることができます。

実践への道筋

将来的に、計算科学シミュレーションを、いかに企業における製品開発に役立たせることができるのかの道筋を理解することができます。

連携手法の習得

計算科学シミュレーションとマテリアルズインフォマティクスをどのように連携させていくべきかも理解することができます。

プログラム

１．マテリアルズインフォマティクスの基盤となる計算科学の企業における意義と活用方法

1.1 企業における計算科学シミュレーションの意義と活用方法
1.2 マテリアルズインフォマティクスと計算科学シミュレーションの連携
1.3 マテリアルズインフォマティクスを活用した計算科学による高速スクリーニング
1.4 計算科学シミュレーションによる特許戦略
1.5 計算科学シミュレーションを活用した産学連携

２．計算科学シミュレーションの基礎

2.1 ニューラルネットワークの基礎・特徴・応用可能分野・適用限界
2.2 分子力学法の基礎・特徴・応用可能分野・適用限界
2.3 分子動力学法の基礎・特徴・応用可能分野・適用限界
2.4 モンテカルロ法の基礎・特徴・応用可能分野・適用限界
2.5 量子化学の基礎・特徴・応用可能分野・適用限界
2.6 量子分子動力学法の基礎・特徴・応用可能分野・適用限界

３．計算科学シミュレーションによる実践的材料設計

3.1 トライボロジーへの応用
3.2 化学機械研磨プロセスへの応用
3.3 材料合成プロセスへの応用
3.4 精密加工プロセスへの応用
3.5 エレクトロニクス・半導体への応用
3.6 リチウムイオン２次電池への応用
3.7 燃料電池への応用
3.8 太陽電池への応用
3.9 鉄鋼材料の応力腐食割れへの応用
3.10 摩耗・劣化現象への応用
3.11 高分子材料への応用

４．計算科学シミュレーションの今後の発展

4.1 マルチフィジックス計算科学
4.2 マルチスケール計算科学
4.3 スーパーコンピュータを活用した超大規模シミュレーション

□質疑応答□

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