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化学工学会 第56回秋季大会

Last modified: 2025-09-29 10:33:36

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

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（東京科学大学）・杉澤 宏樹（三菱ケミカル(株)）・夏 俊卿（福岡大学）

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。

CD 会場 ・ 第 1 日 | CD 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
CD 会場(教室棟 3階 301) ・ 第 1 日(9月16日(火))
(9:20～10:20) (座長 嶋田 五百里)
9:20～ 9:40CD102PINNs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
(秋田大院理工) ○(正)堀口 一樹・ (阪大院基工) 嶋 啓佑・ (学)水上 湧斗・ (正)岡野 泰則
Suspension culture
Computational flow dynamics
Neural Networks
ST-21171
9:40～ 10:00CD103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
(東理大) ○(正)松川 博亮・ (正)大竹 勝人
Electrostatic inkjet
Convolutional Neural Networks
Electric field distribution
ST-2197
10:00～ 10:20CD104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
(工学院大院工) ○(学)近藤 和眞・ (学)宮武 紘士朗・ (工学院大先進工) (正)樋口 隼人・ (正)宮川 雅矢・ (正)高羽 洋充
Machine Learning
Variational Autoencoder
COSMO method
ST-21744
10:20～ 10:40休憩
(10:40～12:00) (司会 室賀 駿)
10:40～ 11:20CD106[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
(科学大) 安藤 康伸
autonomous experiment
machine learning potential
spectral analysis
ST-21939
11:20～ 12:00CD108[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
(産総研) 藤谷 忠博
Catalyst development
High-throughput screening
Autonomous experimentation
ST-21935
(13:00～14:20) (司会 向田 志保)
13:00～ 13:40CD113[招待講演] データ科学が拓く物質の高精度計測と設計
(東大) 溝口 照康
Machine learning
XANES/ELNES
Materials discovery
ST-21938
13:40～ 14:20CD115[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
(日鉄ソリューションズ) 南 悦郎
Optimization Problems
Combinatorial Optimization
Business Applications
ST-21946
(14:20～16:20) (座長 戸谷 吉博)
14:20～ 15:00CD117[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
(理研) 堀之内 貴明
Laboratory automation
Biotechnology
Data-Driven Science
ST-21945
15:00～ 15:20休憩
15:20～ 15:40CD120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
(豊田中研) ○(法)工藤 櫻彩子・ (法)松永 拓郎・ (法)牧野 総一郎・ (法)草野 巧巳・ (法)山脇 悠矢・ (正)中村 浩・ (東大) (学)大屋 尋鷹・ (正)長藤 圭介
automatic and autonomous laboratory
slurry
viscosity
ST-21346
15:40～ 16:00CD121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
(京大院情報) ○(学)井平 淳也・ (第一三共製剤研) (正)柳沼 啓太・ (法)佐藤 堪太・ (京大院情報) (正)加藤 祥太・ (正)加納 学
Heterogeneous Transfer Learning
Manufacturing Method Transition
Pharmaceutical Manufacturing
ST-21471
16:00～ 16:20CD122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
(明治大院理工) ○(学)小坂井 颯麻・ (正)金子 弘昌
Drug-drug interaction
Machine learning
Positive-unlabeled learning
ST-21178
CD 会場(教室棟 3階 301) ・ 第 2 日(9月17日(水))
(9:00～10:20) (座長 菅原 勇貴)
9:00～ 9:20CD201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
(信州大繊維) ○(正)嶋田 五百里・ (信州大院総理工) 横須賀 南月・ 中島 陸・ 塩谷 友希
chemical reaction neural network
kinetic model
heterogeneous catalyst
ST-21923
9:20～ 9:40CD202Pd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
(九大院工) ○(学)周 新程・ (正)松本 光・ (正)長尾 匡憲・ (正)三浦 佳子
Polymer immobilized Pd catalyst
Machine learning
Process optimization
ST-21469
9:40～ 10:00CD203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
(名大院工) ○(学)丸地 達己・ (正)矢嶌 智之・ (正)川尻 喜章
Sequential Monte Carlo
Uncertainty quantification
Methanation
ST-21763
10:00～ 10:20CD204転移学習の触媒・高分子実験データへの実践
(NEC/産総研) ○(正)小渕 喜一・ 矢作 裕太・ (産総研) (正)高坂 文彦・ (京大医) 松井 孝太
transfer learning
machine learning
data driven approach
ST-21746
10:20～ 10:40休憩
(10:40～12:00) (座長 夏 俊卿)
10:40～ 11:00CD206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
(Science Tokyo) (正)菅原 勇貴
Thermoresponsive polymer
Lower critical solution temperature
Machine learning
ST-2131
11:00～ 11:20CD207(講演中止)

100527
11:20～ 11:40CD208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
(Science Tokyo) ○(学)香川 達哉・ (学)Lee Hyojae・ (正)亀田 恵佑・ (正)Manzhos Sergei・ (正)伊原 学
group encoding
demand forecasting
big data
ST-21936
11:40～ 12:00CD209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
(Meiji U.) ○(学)紫野 優人・ (Hitachi Plant Services) 照井 茂樹・ (Meiji U.) (正)金子 弘昌
Machine Learning
Ultrafiltration
Membrane Fouling
ST-21235

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