「データ駆動化学が導く研究・開発のパラダイム変革」

データ駆動型サイエンス創造センター
センター長　船津　公人（ふなつ　きみと）

「科学データを集める―大学や公的研究所の役割―」

マテリアル研究プラットフォームセンター
特任教授　清水　洋（しみず　よう）

現在、科学技術や産業技術の進展はかつて見ない速さで進展しています。とりわけ、膨大な科学データをコンピュータに学習させ、そこから新たな価値を創出するという技術開発が進められており、科学データを集積、利活用する新たな政策も実施されています。この講座では、本学の取り組みの一端をお話しします。

「流して混ぜる反応場で大量にデータを取る」

物質創成科学領域　ナノ高分子材料研究室
教授　網代　広治（あじろ　ひろはる）

大規模データ処理を行うためには、大量の実験データが求められます。高分子材料の特性は、その合成過程で様々な反応条件が影響します。通常一つの反応条件で一つの反応が行われますが、これは大量データ取得には向いていません。そこで、この講座では、フロー系という手法を高分子材料の合成に適用した研究例を紹介します。

「デジタル技術による物質探索」

物質創成科学領域　マテリアルズ・インフォマティクス研究室
教授　藤井　幹也（ふじい　みきや）

近年、デジタル技術の急速な発達によって様々な分野において人工知能の有用性が示され、物質創成や材料探索においても盛んに活用されています。この講座では、これまでの科学の歴史の概観から始め、現代の物質探索におけるシミュレーションや人工知能などデジタル技術の活用事例の説明と実験自動化について紹介します。講座を通して、人工知能による新物質設計、そしてロボットによる実証実験という未来を感じて貰えればと思います。

「大規模データを活用して分子を設計する」

物質創成科学領域　データ駆動型化学研究室
准教授　宮尾　知幸（みやお　ともゆき）

低分子創薬においては大量のデータを有効に利用するための「方法や手法」が長年研究されてきましたが、近年のAI技術の急速な発展により「方法や手法」が洗練化されてきました。この講座では、コンピュータを利用した低分子創薬において、分子構造をどのようにデータに基づいて設計するか、その適用限界や可能性について考えます。

「AIの進化を支える半導体プロセス・デバイス技術」

物質創成科学領域　情報機能素子科学研究室
教授　浦岡　行治（うらおか　ゆきはる）