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化学工学会 第54回秋季大会 (福岡)

Last modified: 2023-12-10 19:09:26

講演プログラム（会場・日程別） : H会場・第1日 : H101

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H 会場(8号館 3F 835) ・ 第 1 日(9月11日(月))

ST-21

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
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
(9:00～10:40) (座長 嶋田 五百里)
9:00～ 9:20H101機械学習による複数アミン水溶液系のCO2吸収量予測モデルの開発
(産総研) ○(正)藤井 達也・ (正)河野 雄樹・ (正)牧野 貴至・ (東工大情報理工) 酒向 正巳・ (東工大物質理工) 石濱 圭佑・ (東工大情報理工) 安尾 信明・ (東工大フロンティア研) 川内 進
CO2 absorption
machine learning
amine
ST-21445
9:20～ 9:40H102分析データを活用した分子構造が未知な高分子材料の物性予測
(レゾナック) (法)永井 裕希
Machine Learning
Predict
Descriptor
ST-21353
9:40～ 10:00H103(講演中止)

100364
10:00～ 10:20H104[注目講演] 異なる分析データを統合するマルチモーダルAI技術及び複合材料の複数物性予測
(産総研) ○(正·技基)室賀 駿・ 三木 康彰・ 畠 賢治
multimodal deep learning
materials informatics
generative deep learning
ST-21602
10:20～ 10:40H105機能性材料に対応したMIプラットフォームの構築
(レゾナック) (法)関口 和秀
Materials informatics
DX
ST-21450
(10:40～11:20) (司会 金子 正吾)
10:40～ 11:20H106[招待講演] デジタル技術による材料探索とプロセス最適化
(奈良先端大) 藤井 幹也
Materials Informatics
Process Informatics
Quantum Chemistry
ST-21784
(11:20～12:00) (司会 向田 志保)
11:20～ 12:00H108[招待講演] 積水化学におけるデータ駆動型機能性材料開発に向けた取り組み
(積水化学工業) (法)増山 義和
Data-Driven Development
Functional Materials
Materials Informatics
ST-21976
(13:00～13:40) (司会 向田 志保)
13:00～ 13:40H113[招待講演] 廃棄物処理施設の遠隔支援と自動運転技術
(JFEエンジニアリング) (法)小嶋 浩史
Remote operation
Automatic operation
AI and Data analysis
ST-21979
(13:40～15:20) (座長 戸谷 吉博)
13:40～ 14:20H115[招待講演] ロボット駆動の大規模自動実験による細菌進化の予測と制御
(理研) ○芝井 厚・ 古澤 力
Laboratory automation
Laboratory evolution
Escherichia coli
ST-21805
14:20～ 14:40H117アミノ酸配列情報から全タンパク質間相互作用を予測する深層学習モデルの開発
(九工大情工) ○(正)倉田 博之・ 築山 翔
Cross attention
deep learning
prediction
ST-2133
14:40～ 15:00休憩
15:00～ 15:20H119データ駆動型分析を用いたモノクローナル抗体製造における細胞培養のメカニスティックモデル構築
(東大院工) ○(学)岡村 梢・ (海)バドラ サラ・ (学)市田 侑亮・ (正·上技)山田 明・ (正)杉山 弘和
Biopharmaceuticals
Lactate consumption
Glutamine
ST-21728
(15:20～17:00) (座長 室賀 駿)
15:20～ 15:40H120モデル基盤代謝デザインと指向性進化による微生物創製
(阪大院情報) ○(正)清水 浩・ (正)戸谷 吉博・ (理研) 古澤 力・ 芝井 厚・ (産総研) 堀之内 貴明・ (中央大) 鈴木 宏明・ (阪大院情報) 徳山 健斗・ (正)二井手 哲平
Model based metabolic pathway design
Directed evolution
Metabolic engineering
ST-21225
15:40～ 16:00H121機械学習を活用した酵素の分子認識特性の変換
(阪大院情報) ○(正)二井手 哲平・ 杉木 創・ 森 聖也・ (正)戸谷 吉博・ (正)清水 浩
enzyme design
machine learning
ST-21235
16:00～ 16:20H122化学発光情報を組み込んだ多変量解析による食用油酸化安定性の高精度予測
(東北大院工) ○(学·技基)吉田 雄太・ (正)廣森 浩祐・ (正)北川 尚美・ (正)高橋 厚
multivariate analysis
oxidative stability
edible oil
ST-21686
16:20～ 16:40H123化学反応ニューラルネットワークによる反応機構探索手法のグリセリン酸化反応への適用
(信州大院総理工) ○(学)塩谷 友希・ (信州大繊維) (正)嶋田 五百里
physics informed neural network
kinetics model
data-driven
ST-21480
16:40～ 17:00H124新規材料探索と速度論モデル構築に対するシンボリック回帰の応用研究
(早大院先進理工) ○(学)磯田 拓哉・ 髙橋 栞・ (早大理工総研/三菱ケミカルグループ) 中野 匡彦・ (早大理工総研) 中嶋 裕也・ (早大院先進理工/早大理工総研) 清野 淳司
Machine learning
Materials Informatics
Reaction Kinetics
ST-21948

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