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産学官連携・オープンイノベーションで実践する広域TLO

2020.09.15

2020年10月1日(木)、「【第６回オンラインセミナー】産学連携オープンイノベーション～マテリアルズ・インフォマティクスによる材料開発／AI導入による生産性向上、品質管理～」を開催いたします。是非ご参加くださいませ。

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【第6回オンラインセミナー】

産学連携オープンイノベーション

～マテリアルズ・インフォマティクスによる材料開発／AI導入による品質管理と生産性向上～

【日時】

2020年10月1日（木曜日）　14:00～16:55

【事前登録】

Zoomによるオンラインセミナー

【参加費】

無料

【開催概要】

第６回オンラインセミナーでは、AIの技術を掘り下げ、マテリアルズ・インフォマティクスや生産現場での応用に着目し、各分野の大学研究をご紹介いたします。

本セミナーはZoomを利用したオンラインにより行います。また、各講演後に個別相談コーナーを別Zoomにてご用意します。皆様のご参加をお待ちしております。

【全体プログラム】

14:00～14:10　オープニング　主催者挨拶

14:10～14:40　講演１「素材プロセスの開発や製造・生産を高効率化するためのプロセスインフォマティクス技術（結晶成長を例に）」

名古屋大学　未来材料・システム研究所

宇治原　徹教授

14:40～14:45　休憩　（5分）

14:45～15:15　講演２「機械学習と計算化学を利用したマテリアルズインフォマティクス」

工学院大学　先進工学部 環境化学科

高羽　洋充 教授

15:15～15:45　講演３「ライフログを用いたフィードバックによる幸せな働き方改革」

立命館大学　テクノロジーマネジメント研究科

児玉　耕太 准教授

15:45～15:50　休憩　（5分）

15:50～16:20　講演４「深層学習を用いた異常検知、外観検査技術」

岐阜大学　工学部 電気電子・情報工学科 情報コース

加藤　邦人 准教授

（岐阜大学　人工知能研究推進センター　センター長）

16:20～16:50　講演５「品質管理・作業管理・生産性向上へのAI活用」

慶應義塾大学　理工学部 管理工学科

志田　敬介 准教授

16:50～16:55　閉会の挨拶

各講演後に、個別面談を実施いたします。

研究者ごとに、15分/社、最大3社まで、お申し込みいただけますので、具体的なご相談やご質問がございましたら、ぜひご利用ください。個別面談の申し込みは事前申し込み時のご案内をご確認ください。

【主催】

株式会社キャンパスクリエイト（電気通信大学TLO）

【講演内容】

■講演１

素材プロセスの開発や製造・生産を高効率化するための

プロセスインフォマティクス技術（結晶成長を例に）

講演者

名古屋大学　未来材料・システム研究所　宇治原 徹　教授

講演概要

素材開発や、その製造生産においては、プロセスの最適化が極めて重要です。我々は、シミュレーションなどを活用することで、プロセスを正確に再現するAIモデルをコンピュータ内に構築し、それを用いてプロセス条件の最適化を行う技術を開発しています。実際にSiC結晶成長において通常では10年以上かかる最適化を1～2年に短縮することに成功しています。

■講演２

機械学習と計算化学を利用したマテリアルズインフォマティクス

講演者

工学院大学　先進工学部 環境化学科　高羽 洋充　教授

講演概要

機械学習を利用したマテリアルズインフォマティクスによって、多くの材料の候補から有望な材料を効率よく見つけることが可能となってきました。さらに、計算化学シミュレーションを利用することで、適用範囲を拡大して様々な分野に適用することが可能です。発表では、蛍光体材料の探索、リチウムイオン電池の電極の開発、タンパク質の機能で重要な役割を果たす糖鎖の研究などへの応用事例を示します。

■講演３

ライフログを用いたフィードバックによる幸せな働き方改革

講演者

立命館大学　テクノロジーマネジメント研究科　児玉 耕太　准教授

講演概要

開発したスマートデバイスによる行動・バイタルデータの取得解析システムを用いて、高齢化が進む建設現場や廃棄物処理場の作業者、外国人技能実習生が多く就労する農業経営法人、新型コロナウイルスの対応で高ストレス下にある大学等の構成員を対象にして、客観的なデータを用いたより効率的、生産性の高く、当事者にとってもやりがいのあるヒューマンリソースマネジメント方法の確立を目指しています。

■講演４

深層学習を用いた異常検知、外観検査技術

講演者

岐阜大学　工学部 電気電子・情報工学科 情報コース　加藤 邦人　准教授

（岐阜大学　人工知能研究推進センター　センター長）

講演概要

深層学習はいまや多方面に用いられ、実利用の段階に入ってきました。近年、深層学習を用いた異常検知、外観検査法が登場し、従来の検査精度を飛躍的に向上する事例が報告されはじめているが、異常検知、外観検査ならではの問題も存在しています。本講演では、それらの概要と、最新の異常検知法について紹介します。

■講演５

品質管理・作業管理・生産性向上へのAI活用

講演者

慶應義塾大学　理工学部 管理工学科　志田 敬介　准教授

講演概要

生産現場におけるAIの活用事例について紹介します。特に、品質管理、作業者の作業管理・技能管理、生産性の向上に活用されている事例についてお話します。

AIの導入については、多くの生産現場で検討されていますが、その具体的な導入プロセスや活用状況については、それ自体が貴重なノウハウで、現在まさに各社試行錯誤の過程でもあるので、まとまった形ではあまり公表されていません。この辺りも含めてお話しします。