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AIを使用した計算およびデータ駆動型化学

■開催日時:2020年12月23日(水) 13:30〜16:30 

■会場:本セミナーは、当日ビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
お申込み前に《こちらのご案内》をご確認下さい。


■受講料:40,000円 + 税  * 資料付

■主催:(株)シーエムシー・リサーチ

■講師:秋津 貴城 氏  東京理科大学 理学部第二部 化学科 教授

■趣旨:
 系統的データから帰納的に法則を見出すこと、所望の構造や機能をもつ化合物を系統的な
実験から探索すること、データベースや計算化学による予測で候補化合物を絞り実験すること、
といった従前の化学研究スタイルや演者の過去の研究を見直しながら、適用できそうなAI利用の
研究例を紹介する。新しい化学研究のスタイルに期待しながら、実験中心のスタイルと比較しつつ、
注意点等を知りたい方に敷居の低い化学的な内容や話題を提供する。

■セミナー対象者:
 これからAIを使用した計算およびデータ駆動型化学研究を行ってみたいが、何から始めてよいか
分からず、何かきっかけが欲しいと考えている、化学関連分野の技術者や研究者など。

■セミナーで得られる知識:
 ・系統的なデータから帰納的に法則性を見出す化学の研究方法
 ・系統的な実験に加え計算化学を利用する化学の研究方法
 ・データベースや計算化学で候補化合物を絞る化学の研究方法
 ・AIを利用した化学研究例や動向の紹介


 ※ 適宜休憩が入ります。

1 配位子場分裂
 1-1 従来の帰納的な相関量の化学研究
 1-2 AIによるスピンクロスオーバー研究
2 MOFの結晶構造
 2-1 系統的実験で珍しい構造を見つける
 2-2 計算化学による結晶構造予測の研究

3 金属の組み合わせ
 3-1 金属や同位体を置換していく実験
 3-2 AIによる金属間化合物の探索研究

4 触媒の設計と反応条件
 4-1 光触媒や反応条件を実験で試す
 4-2 AIによる逆問題としての触媒研究

5 IRスペクトル
 5-1 複合系の偏光IRスペクトルと解釈
 5-2 AIによるIRスペクトルの解釈

6 蛋白質とリガンド
 6-1 蛋白質とリガンドのキラル分子認識
 6-2 PDBデータとドッキング計算スコア

7 サレン錯体と生化学
 7-1 AIによる抗がん剤予測の研究
 7-2 データベースと計算後に実験したら

8 サレン錯体と結晶構造データベース
 8-1 結晶構造データベースCSDとPDB
 8-2 系統的な結晶解析実験と特徴的構造

9 サレン錯体とXRD 
 9-1 単結晶・粉末XRDでの苦労
 9-2 CNNとICSDによるXRDの予測研究

10 サレン錯体DSSCの失敗
 10-1 DSSCの指針やANNでの相関研究
 10-2 しかしDSSC研究は失敗した

11 データやAIの人材育成
 11-1 現状や(大学院)教育

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