＜材料工学におけるAI技術の最前線＞ 最新動向を俯瞰的に学び、 データサイエンティスト／材料開発者が知っておくべき基礎 ～AI for Science／データ駆動科学～
※本セミナーは都合により中止となりました。（2026/5/14更新）
開催概要
| 配信形式 | ライブ配信(Zoom) |
|---|---|
| 開催日時 | 【ライブ配信】 2026年5月21日 （木） 10:30～16:30 【アーカイブ配信】 2026年6月5日 （金） から配信開始【視聴期間：6/5(金)～6/18(木)】 |
| 受講料（税込） |
55,000円 定価：本体50,000円＋税5,000円 |
| 配布資料 | PDFテキスト(印刷可・編集不可) ※ライブ配信受講は、開催2日前を目安に、弊社HPのマイページよりダウンロード可となります。 ※アーカイブ配信受講は、視聴配信開始日からダウンロード可となります。 |
| 備考 | ※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。 ※開催日の概ね1週間前を目安に、最少催行人数に達していない場合、セミナーを中止することがございます。 |
セミナー趣旨
本講座ではAIを科学に適用するAI for Scienceとほぼ等価なデータ駆動科学を用いて、AI for Material engineeringについて講義をし、今後各企業で必要にあるAI技術を紹介します。AIというとChat GPTなどの生成系AIを考えますが、その前に、実験計測データは数値計算データに含まれる、その材料に含まれる本質的な潜在構造を抽出することが必要です。その手法の一つであるスパースモデリンぐ(SpM: Sparse Modeling)において、生成AIが必要であることを述べます。
以上の背景から本セミナーでは、AI for Science/データ駆動科学の情報数理基盤のベイズ計測とSpMを紹介し、これらがどのような仕組みで材料開発に活かされるかを、私が提案した機能発現の3+1ステップモデルに基づき説明します。このセミナーにより、明日からすぐに役立つAI for Science/データ駆動科学Material enを実践的に学ぶことができます。
セミナー講演内容（プログラム）
＜材料工学におけるAI技術の最前線＞ 最新動向を俯瞰的に学び、 データサイエンティスト／材料開発者が知っておくべき基礎 ～AI for Science／データ駆動科学～
＜得られる知識・技術＞
AIの進展からAI for Scienceへの流れを理解することができます。そのAI for Scienceの材料科学版であるAI for Material engineeringに関する以下の知識が得られます。
1. データ駆動科学の三つのレベル
2. 機能発現の3+1ステップモデル
これら二つの知識を身につけると、明日から実践的な材料開発をAI for Material engineeringに基づき行うことができます。
＜プログラム＞
１．本セミナーのねらい
1.1 AIの歴史とAI for Science
1.2 AI for Material engineering
1.3 AI for Material engineeringによる高収益化
２．自然記述の基本的戦略とデータ駆動科学
2.1 要素還元主義と階層的自然観
2.2 階層的自然観とデータ駆動科学
３．データ駆動科学の二大情報数理基盤
3.1 スパースモデリング(SpM)とベイズ推論
3.2 物理学とスパースモデリング(SpM)
3.3 Keplerの法則と前期量子論
3.4 全状態探索型スパースモデリング(ES-SpM)
3.5 物理学におけるベイズ推論の必要性
４．機能発現の3+1ステップモデル
５．計算論的神経学とデータ駆動科学
5.1 David Marrの三つのレベル
5.2 データ駆動科学の三つのレベル
5.3 データ駆動科学の三つのレベルと計測関連企業の高収益化
６．ベイズ計測: ベイズ推論と計測科学の融合領域
6.1 物理パラメータの事後確率推定
神器1. 物理パラメータの事後確率推定
神器2. ベイズ的モデル選択
神器3. 複数データのベイズ統合
７．直線回帰y=ax+bのベイズ計測解析計算の詳細な説明
7.1 物理パラメータの事後確率推定
7.2 ガウス観測ノイズ分散推定
7.3 ベイズ的モデル選択
８．非線形計測系のロールモデルとしてのスペクトル分解
8.1 スペクトル分解の通常手法とその問題点(誤差関数の局所解とモデル選択)
8.2 ベイズ計測の導入と、ベイズ計測実装のための数値計算の必要性
8.3 スペクトル分解におけるベイズ的モデル選択
8.4 計測限界の定量的評価
９．他の非線形計測系への展開
9.1 NMR
9.2 メスバウアー分光
9.3 小角散乱
9.4 比熱と磁化率の物理パラメータ事後確率推定とベイズ統合の導入
１０．ベイズ計測の普及戦略
10.1 SPring-8全ビームラインベイズ化計画
10.2 SPring-8全ビームラインベイズ化計画共同実施者
10.3 SPring-8全ビームラインベイズ化計画の波及効果
10.4 ベイズ計測による計測科学のゲームチェンジング
１１．スパースモデリング
11.1 家賃決定の数理モデルとしてのスパースモデリンぐ
11.2 磁石開発への適用例
11.3 機能発現の3+1ステップモデル
１２．民間企業のR&D(Research & Development)戦略とデータ駆動科学
12.1 データ駆動科学と民間就職 サイバーフィジカルシステムの観点から
12.2 データ駆動科学と企業R&D組織のフラット化
12.3 データ駆動科学と人材の流動化
１３．まとめと、新規ビジネスなどの今後の展開
□質疑応答□
このセミナーに申し込む
※ お申し込みはイーコンプライアンスのショップサイトへ遷移します
