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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（セッション別） : ST-21

講演番号先頭がPの講演はポスター講演、それ以外の講演は口頭講演です。
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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

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)）・室賀　駿（産業技術総合研究所）

データ科学は実験科学、理論科学、計算科学に続く第4の科学として近年急速に発展してきています。化学工学の分野においても、蓄積された多くのデータや情報を駆使して優れた材料やプロセスを導き出すデータ駆動型科学の重要性はますます高まっており、多くの取り組みが行われています。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。

H 会場 ・ 第 1 日 | H 会場 ・ 第 2 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
H 会場(8号館 3F 835) ・ 第 1 日(9月11日(月))
(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
H 会場(8号館 3F 835) ・ 第 2 日(9月12日(火))
(9:00～10:20) (座長 金子 正吾)
9:00～ 9:20H201NIRを用いたAPI濃度予測における適切なデータ取得条件の解明
(京大院工) ○(学)福岡 憲彦・ (パウレック/農工大院工) (正)大石 卓弥・ (パウレック) (正)長門 琢也・ (農工大院工) (正·修習)金 尚弘・ (京大院工) (正)外輪 健一郎
NIR Spectrum
diffuse reflectance measurement
API concentration prediction
ST-21741
9:20～ 9:40H202燃料電池システムにおける排ガス中水素濃度制御系と水素濃度ソフトセンサの開発
(農工大工) ○(学)伊澤 大晟・ (正·修習)金 尚弘・ (正)松本 美由紀・ (京大工) (正)長谷川 茂樹・ (正)河瀬 元明
PEFC
Hydrogen control
soft sensor
ST-21203
9:40～ 10:00H203電力需要予測の高精度化に向けた高次元電力消費データのエンコーディング手法の提案
(東工大応化) ○(学)Lee Hyojae・ (学)津田 舜作・ (学)飯島 大樹・ (正)亀田 恵佑・ (正)Manzhos Sergei・ (正)伊原 学
electricity demand prediction
distributed energy system
big data
ST-21550
10:00～ 10:20H204壁面設置による東京都の太陽光発電ポテンシャルの算出と日間電力変動抑制効果の検討
(東工大応化) ○(学)Wang Shuai・ (学)大屋 昌士・ (正)亀田 恵佑・ (正)Manzhos Sergei・ (正)伊原 学
Facade installation
Photovoltaic power potential
Power fluctuation
ST-21646
(10:20～12:00) (座長 金 尚弘)
10:20～ 10:40H205プロセス最適化のためのガウス過程回帰手法:絶縁体と半導体間の界面準位密度予測の事例
(奈良先端大先) ○(学)松永 幹太・ (産総研) 上沼 睦典・ (奈良先端大先) 佐藤 彰准・ 浦岡 行治・ (奈良先端大DSC) 宮尾 知幸
Gaussian process regression
length-scale
Metal-oxide-semiconductor
ST-21204
10:40～ 11:00H206サロゲートモデルを活用したモノクローナル抗体製造の上流・下流統合プロセス設計
(東大院工) ○(学)滋山 旭昇・ (正)林 勇佑・ (海)Badr Sara・ (正)杉山 弘和
Surrogate model
Machine learning
Bayesian optimization
ST-21816
11:00～ 11:20H207原薬のプロセス開発におけるベイズ最適化の活用
(アステラス製薬) ○(正)森下 敏治・ 角居 雄太・ 花田 祥吾・ 清水 貴士
DX
Bayesian optimization
Simulation
ST-21167
11:20～ 11:40H208複数特性の目標値達成が要求される機能性材料設計のためのバッチベイズ最適化手法
(レゾナック) (法)花岡 恭平
Bayesian Optimization
ST-21385
11:40～ 12:00H209高次元な配合データを活用した樹脂複合材料配合のベイズ最適化
(レゾナック) ○(法)新井 亮祐・ (法)関口 和秀・ (法)花岡 恭平
Bayesian optimization
DX
Materials informatics
ST-21187

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