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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：2025-12-05 14:18:01
 この分類でよく使われているキーワード | キーワード | 受理件数 | |
|---|---|---|---|
| Machine learning | 7件 |  | |
| Biotechnology | 1件 | | |
| 受理 番号 | 講演題目／発表者 | キーワード | 発表形式 |
|---|---|---|---|
| 31 | 機械学習による感温性コポリマーの相転移温度決定因子の解明 | Thermoresponsive polymer Lower critical solution temperature Machine learning | O |
| 97 | 電場分布を入力とするCNNによる静電インクジェット印刷特性予測 | Electrostatic inkjet Convolutional Neural Networks Electric field distribution | O |
| 171 | PINNsとCFDの組み合わせによる細胞培養槽内の高解像度流動解析 | Suspension culture Computational flow dynamics Neural Networks | O |
| 178 | 陰性データの代替に食材含有成分を活用した薬物間相互作用の予測手法の開発 | Drug-drug interaction Machine learning Positive-unlabeled learning | O |
| 235 | 機械学習モデルを用いた限外ろ過膜のファウリング予測と運転条件の最適化 | Machine Learning Ultrafiltration Membrane Fouling | O |
| 346 | 電極スラリーの自動自律実験装置における課題と対応策 | automatic and autonomous laboratory slurry viscosity | O |
| 469 | Pd固定化触媒を用いたフロー鈴木カップリング反応における機械学習 | Polymer immobilized Pd catalyst Machine learning Process optimization | O |
| 471 | 製薬プロセスにおける製造方式変更のための異種転移学習手法 | Heterogeneous Transfer Learning Manufacturing Method Transition Pharmaceutical Manufacturing | O |
| 744 | 復帰突然変異試験の予測モデルのための新しい特徴量の提案 | Machine Learning Variational Autoencoder COSMO method | O |
| 746 | 転移学習の触媒・高分子実験データへの実践 | transfer learning machine learning data driven approach | O |
| 763 | 逐次モンテカルロ法による不確実性定量化手法の開発と、反応器モデリングでの実証 | Sequential Monte Carlo Uncertainty quantification Methanation | O |
| 923 | 化学反応ニューラルネットワークによる反応機構予測の改善と不均一触媒反応系への拡張 | chemical reaction neural network kinetic model heterogeneous catalyst | O |
| 935 | [招待講演] ハイスループット実験による触媒開発の迅速化 | Catalyst development High-throughput screening Autonomous experimentation | O |
| 936 | 高次元バイナリデータを用いたグループエンコーディングによる高精度建物電力需要予測 | group encoding demand forecasting big data | O |
| 938 | [招待講演] データ科学が拓く物質の高精度計測と設計 | Machine learning XANES/ELNES Materials discovery | O |
| 939 | [招待講演] データサイクルの加速に基づくデータ駆動材料研究の実践 | autonomous experiment machine learning potential spectral analysis | O |
| 945 | [招待講演] データ駆動型研究開発を支えるバイオ実験自動化の課題と展望 | Laboratory automation Biotechnology Data-Driven Science | O |
| 946 | [招待講演] ビジネスおよび情報システムにおける最適化問題 | Optimization Problems Combinatorial Optimization Business Applications | O |
化学工学会第56回秋季大会実行委員会
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