データサイエンススクール 56

データ科学は科学研究の基本の一つであり、本学における数多くの研究活動において活用されています。このデータサイエンススクールは「数理及びデータサイエンスに係る教育強化」拠点大学の活動として、多くの学生がデータ科学の最前線について知ることができ、さらにデータ科学の手法について、その利用法を体験しながら実践的に学ぶことができる機会を提供するように企画いたしました。

データ科学領域の最先端分野を基礎から学習･体験できるまたとない機会ですのでふるってご参加ください。

実施内容

化学メーカーでの製品開発における機械学習の活用実践例

■概要
化学分野の研究開発において、新しい物質や材料を開発するために、材料となる化学物質を合成する際の適した条件（温度、圧力など）や、物質や材料を構成する最適な分子構造を設計し探索していきます。従来の研究開発では、過去の実験から得られた知見に基づいて、研究者が次の実験結果や分子構造をデザインするというのが一般的でした。一方で近年では、機械学習を含む統計解析やシミュレーションなどといった、コンピュータを利用した情報処理技術を活用することで、新しい物質をより早く、より効率的に開発する手法が活用されはじめています。このような手法は「マテリアルズインフォマティクス」（化学分野では「ケモインフォマティクス」）と呼ばれており、研究開発のスピードを飛躍的に早められる研究スタイルとして注目を集めています。
　本セミナーでは、化学系企業において、データ駆動型の研究開発がどのように活用されているのか、その実際の解析事例について紹介し理解を深めます。最初にマテリアルズインフォマティクスの概要や一般的な解析の流れについて紹介します。次にいくつかの解析の実例を紹介していきます。実例紹介では、オープンな化学データの解析からはじめ実際に企業で取り扱っている材料データを扱っていきます。加えて化学業界でのデータ解析活用における課題や、実情なども混じた内容にする予定です。

■開催日時・場所
日時：2021年6月18日(金) 14:00 – 17:00
会場：Zoomによる遠隔開催
講師：小林凌雅（慶應義塾大学 総合政策学部　講師（非常勤））
都地恭拡（三洋化成工業株式会社　研究企画開発部　副主任）
宮島　徹（三洋化成工業株式会社　研究企画開発部　ユニットチーフ）

定員: 200名
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■受講要件
・京都大学および他大学に所属する学生
・三洋化成工業株式会社に所属する方
・その他，社会人の方（ただし，三洋化成と同業分野の企業に所属の方はご遠慮願います）