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ST) 部会横断型シンポジウム

ST-22. [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）・吉田 英昭（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）・菅原 勇貴（東京工業大学）

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。

最終更新日時：2024-07-02 01:49:02

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ているキーワード		キーワード受理件数
Machine learning5件*
Informatics2件
Solar cell2件
transfer learning2件
Deep learning2件
Active learning1件

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番号		講演題目／発表者キーワード発表形式
66敵対的生成ネットワークを用いた転移学習の仮想計測への応用
(京大院情) 春日 康子・ 吉田 凌也・ (正)加藤 祥太・ (正)○加納 学		transfer learning
soft-sensor
Generative Adversarial Networks
O
95ソフトセンサー構築による製紙工場の循環水の発泡抑制と操業性改善
(レンゴー) (正)○大倉 優作・ 乾 拓哉・ 岡原 孝一		soft sensor
machine learning
factory automation
O
121Statistical consideration for investigating a direct correlation between solvent effect and hydrogenation of nitrobenzene using flow-tubular reactor
(産総研) (正)○Wahyudianto Benny・ (正)山木 雄大・ (正)原 伸生・ (正)竹林 良浩・ (正)片岡 祥		statistical analysis
hydrogenation
flow reactor
O
142[招待講演] メタボロミクスデータサイエンス研究を通じた代謝多様性の理解
(農工大) 津川 裕司		metabolomics
mass spectrometry
informatics
O
144[招待講演] インフォマティクス技術構築・活用事例の紹介
(三菱ケミカル) (法)杉澤 宏樹		Informatics
Industry
R&D acceleration
O
145[招待講演] 自律材料探索
(NIMS) 岩崎 悠真		Machine learning
Autonomous
Active learning
O
311O-PLSを利用した転移学習手法の開発
(京大院工) (学)○福岡 憲彦・ (正)外輪 健一郎・ (農工大院工) (正)金 尚弘		O-PLS
transfer learning
calibration transfer
O
448[優秀論文賞] 自動フローシステムと機械学習を活用した金属ナノ粒子合成条件の最適化
(産総研) (正)○小野 巧・ (正)竹林 良浩・ (ADMAT) 柏木 恒雄・ (産総研) (正)陶 究		Nanoparticle
Microreactor
Machine Learning
O
5802050年のエネルギーシステム最適化に向けた全国建物壁面の太陽電池ポテンシャル算出
(東工大応化) (学)○Wang Shuai・ (学)大屋 昌士・ (学)大歳 夏生・ (正)濱崎 博・ (正)亀田 恵佑・ (正)Manzhos Sergei・ (正)伊原 学		Solar cell
facade installation
Energy system optimization
O
615高精度フラックス推定のための支援機能を有する13C-MFAソフトウェアの開発
(阪大院情) (正)○今田 辰海・ (正)清水 浩・ (正)戸谷 吉博		13C-metabolic flux analysis
flux analysis
software
O
616[招待講演] AIを含むデータ・システム連携による開発から生産までのリードタイム短縮
(日本マイクロソフト) 安並 裕		digital
AI
data integration
O
732Analysis of anion selectivity in Mg-based Layered Double Hydroxide using a Universal Neural Network Potential
(Shinshu U. RISM) (正)○Aspera Susan Menez・ Chen Yingjie・ Nguyen Tien Quang・ (正)Koyama Michihisa		machine learning
layered double hydroxide (LDH)
anion selectivity
O
865日射成分とモジュール構造に基づく影計算による太陽電池リアルタイム発電量予測モデル
(東工大応化) (学)○大歳 夏生・ 葛西 祐也・ (正)亀田 恵佑・ (正)Manzhos Sergei・ (正)伊原 学		Solar cell
Energy system
Prediction model
O
894[招待講演] 深層学習による結晶構造の表現と生成
(トヨタ自) 鈴木 雄太		Materials informatics
Deep learning
Crystal structure
O
969データ駆動型アプローチを活用した反応プロセス自動解析
(東大院工/Auxilart) (正)○Kim Junu・ (理研AIP) 坂田 逸志・ (独立研究者) 山蔦 栄太郎・ (東大院工) (正)杉山 弘和		Dynamic mode decomposition
Chemical reaction
Machine learning
O
1099深層学習モデルとベクトルアニーリングを用いた分子設計
(NEC) (正)石田 真彦		Deep learning
Quantum anealing
Generative model
O
1128接触分解反応を対象とした生成物組成予測モデルの構築と未知原料の反応予測への適用
(信州大繊維) (正)○嶋田 五百里・ (信州大院総理工) 児玉 侑平・ 安池 峻		physics-informed machine learning
catalytic cracking
reaction prediction
O
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