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化学工学会 第53回秋季大会 (長野)

Last modified: 2023-05-16 07:24:56

講演プログラム（セッション別） : ST-21

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ST-21 [部会横断型シンポジウム]
データ駆動型研究開発の最先端 ＜ライブ配信併用＞

オーガナイザー：嶋田 五百里（信州大学）・金　尚弘（東京農工大学）・戸谷 吉博（大阪大学）・金子 正吾（住友化学(株)）・向田 志保（三井化学(株)）

実験科学、理論科学、計算科学に続く第4の科学としてデータ科学が近年急速に発展してきています。データ科学によって先導されるデータ駆動型社会を早期に実現することが国際的な協力のカギとして認識されています。本シンポジウムでは、多様な観点からデータ駆動型社会に向けて先駆的な取り組みをしている講演者に講演いただき、これからの研究開発について議論します。また、一般講演も募集します。

DC 会場 ・ 第 3 日

講演
時刻		講演
番号		講演題目／発表者キーワード分類
番号		受理
番号
DC 会場(C3 1F 102) ・ 第 3 日(9月16日(金))
(9:00～10:20) (司会 向田 志保)
9:00～ 9:40DC301[招待講演] データ駆動型AIラボの取り組みとサイバー触媒科学の展開
(信州大) (正)古山 通久
Data-driven
Cyber Catalysis
Computational Chemistry
ST-21102
9:40～ 10:20DC303[招待講演] AI駆動科学を用いたバイオ医薬品の創薬プラットーフォーム
(MOLCURE) 玉木 聡志
Artificial Intelligence
Drug Discovery
Antibody
ST-21316
(10:20～12:00) (座長 戸谷 吉博)
10:20～ 10:40DC305モノクローナル抗体製造における電荷異性体のデータ駆動型分析
(東大院工) ○(学)吉山 有希・ (海)Badr Sara・ (学)岡村 梢・ (次世代バイオ医薬品製造) 村上 聖・ (東大院工) (正)杉山 弘和
Charge variant
Monoclonal antibody
PLS
ST-21641
10:40～ 11:00DC306Multi-step approach for data-driven equipment condition assessment in biopharmaceutical drug product manufacturing
(U. Tokyo) ○(海)Zuercher Philipp Samuel・ (海)Badr Sara・ (ROCHE) Knueppel Stephanie・ (U. Tokyo) (正)Sugiyama Hirokazu
Predictive maintenance
Unsupervised learning
Industrial application
ST-21590
11:00～ 11:20DC307Reinforcement learning to optimally control the bio and chemical processes
(Kyoto U.) (海)Oh Tae Hoon
Reinforcement Learning
Process control
Optimal control
ST-2160
11:20～ 11:40DC308フィルム製造プロセスにおけるソフトセンサー検討
(明治大院理工) ○(学)中山 祐生・ 白木 優也・ (日本ゼオン) (法)名取 慧・ (法)小野 裕己・ (法)須田 和哉・ (明治大理工) (正)金子 弘昌
Soft sensor
Fault detection
Film manufacturing process
ST-21366
11:40～ 12:00DC309機械学習による高温高圧水-有機物系の相平衡推算
(信州大繊維) ○(学)田村 好太朗・ (正)嶋田 五百里・ (正)福長 博・ (正)高橋 伸英・ (正)長田 光正
machine learning
prediction of phase equilibrium
high-temperature and high-pressure
ST-21532
(13:00～14:20) (司会 金子 正吾)
13:00～ 13:40DC313[招待講演] 全自動・自律型合成システムを活用した機能性無機薄膜材料探索
(東工大物質理工) 清水 亮太
autonomous synthesis
inorganic materials
functional thin films
ST-21103
13:40～ 14:20DC315[招待講演] ポリマースマートラボとマテリアルDXによるデータ駆動高分子材料開発
(NIMS) 内藤 昌信
smart lab
material DX
database
ST-21129
(14:20～15:40) (座長 嶋田 五百里)
14:20～ 14:40DC317Junction Tree VAE機械学習によるガス分離を目的とした高分子膜構造の逆設計
(工学院大院工) ○(学)松本 拓海・ (工学院大先進工) (正)宮川 雅矢・ (正)高羽 洋充
machine learning
polymer membrane
gas separation
ST-21712
14:40～ 15:00DC318機械学習を用いた気体分離プロセスと分離膜材料の同時設計
(明治大院理工) ○(学)湯山 春介・ (明治大理工) (正)金子 弘昌
Membrane module
Materials Informatics
Process design
ST-21187
15:00～ 15:20DC319[注目講演] PINNs (Physics Informed Neural Networks) によるシリコンバルク単結晶成長デジタルツインの構築
(阪大院基工) ○(学)竹原 悠人・ (正)岡野 泰則
Digital twin
Machine learning
Physics Informed Neural Networks
ST-21396
15:20～ 15:40DC320Growth interface shape optimization and adaptive process control for InGaSb crystal growth under microgravity using machine learning
(Osaka U.) ○(学)Ghritli Rachid・ (JAXA-SOKENDAI) Inatomi Yuko・ (Osaka U.) (正)Okano Yasunori
Machine Learning
Reinforcement Learning
Crystal Growth
ST-21428
(15:40～17:00) (座長 金 尚弘)
15:40～ 16:00DC321マルチモーダルAIによる複雑・複合材料系のデータ駆動型技術の開発
(産総研) ○(正)室賀 駿・ 三木 康彰・ (ADMAT) 本田 隆・ (産総研) 森田 裕史・ 岡崎 俊也・ 畠 賢治
Multimodal AI
Materials Informatics
Composite Material
ST-21669
16:00～ 16:20DC322接触分解反応の生成物収率予測における物理化学に基づく特徴量エンジニアリングの効果
(信州大院総理工) ○(学)安池 峻・ (信州大繊維) (正)長田 光正・ (正)嶋田 五百里
catalytic cracking
machine learning
feature engineering
ST-21101
16:20～ 16:40DC323材料データベースを結合する識別子の開発
(東大院工) ○(正)村岡 恒輝・ 宗形 翼・ 中山 哲
materials informatics
database
ST-21580
16:40～ 17:00DC324化合物のベイズ最適化をする際の初期サンプル選択に関する議論
(明治大) ○(学)森下 敏治・ (正)金子 弘昌
Bayesian optimization
Machine learning
Clustering
ST-21328

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化学工学会 第53回秋季大会 (長野)

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