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 |
H 会場 ・ 第 1 日 |
(9:00~10:40) (座長 嶋田 五百里) |
9:00~ 9:20 | H101 | 機械学習による複数アミン水溶液系のCO2吸収量予測モデルの開発
| CO2 absorption machine learning amine
| ST-21 | 445 |
9:20~ 9:40 | H102 | 分析データを活用した分子構造が未知な高分子材料の物性予測
| Machine Learning Predict Descriptor
| ST-21 | 353 |
9:40~ 10:00 | H103 | (講演中止)
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| 100 | 364 |
10:00~ 10:20 | H104 | [注目講演] 異なる分析データを統合するマルチモーダルAI技術及び複合材料の複数物性予測
| multimodal deep learning materials informatics generative deep learning
| ST-21 | 602 |
10:20~ 10:40 | H105 | 機能性材料に対応したMIプラットフォームの構築
| Materials informatics DX
| ST-21 | 450 |
(10:40~11:20) (司会 金子 正吾) |
10:40~ 11:20 | H106 | [招待講演] デジタル技術による材料探索とプロセス最適化
| Materials Informatics Process Informatics Quantum Chemistry
| ST-21 | 784 |
(11:20~12:00) (司会 向田 志保) |
11:20~ 12:00 | H108 | [招待講演] 積水化学におけるデータ駆動型機能性材料開発に向けた取り組み
| Data-Driven Development Functional Materials Materials Informatics
| ST-21 | 976 |
(13:00~13:40) (司会 向田 志保) |
13:00~ 13:40 | H113 | [招待講演] 廃棄物処理施設の遠隔支援と自動運転技術
| Remote operation Automatic operation AI and Data analysis
| ST-21 | 979 |
(13:40~15:20) (座長 戸谷 吉博) |
13:40~ 14:20 | H115 | [招待講演] ロボット駆動の大規模自動実験による細菌進化の予測と制御
| Laboratory automation Laboratory evolution Escherichia coli
| ST-21 | 805 |
14:20~ 14:40 | H117 | アミノ酸配列情報から全タンパク質間相互作用を予測する深層学習モデルの開発
| Cross attention deep learning prediction
| ST-21 | 33 |
14:40~ 15:00 | 休憩
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15:00~ 15:20 | H119 | データ駆動型分析を用いたモノクローナル抗体製造における細胞培養のメカニスティックモデル構築
| Biopharmaceuticals Lactate consumption Glutamine
| ST-21 | 728 |
(15:20~17:00) (座長 室賀 駿) |
15:20~ 15:40 | H120 | モデル基盤代謝デザインと指向性進化による微生物創製
| Model based metabolic pathway design Directed evolution Metabolic engineering
| ST-21 | 225 |
15:40~ 16:00 | H121 | 機械学習を活用した酵素の分子認識特性の変換
| enzyme design machine learning
| ST-21 | 235 |
16:00~ 16:20 | H122 | 化学発光情報を組み込んだ多変量解析による食用油酸化安定性の高精度予測
| multivariate analysis oxidative stability edible oil
| ST-21 | 686 |
16:20~ 16:40 | H123 | 化学反応ニューラルネットワークによる反応機構探索手法のグリセリン酸化反応への適用
| physics informed neural network kinetics model data-driven
| ST-21 | 480 |
16:40~ 17:00 | H124 | 新規材料探索と速度論モデル構築に対するシンボリック回帰の応用研究
| Machine learning Materials Informatics Reaction Kinetics
| ST-21 | 948 |
H 会場 ・ 第 2 日 |
(9:00~10:20) (座長 金子 正吾) |
9:00~ 9:20 | H201 | NIRを用いたAPI濃度予測における適切なデータ取得条件の解明
| NIR Spectrum diffuse reflectance measurement API concentration prediction
| ST-21 | 741 |
9:20~ 9:40 | H202 | 燃料電池システムにおける排ガス中水素濃度制御系と水素濃度ソフトセンサの開発
| PEFC Hydrogen control soft sensor
| ST-21 | 203 |
9:40~ 10:00 | H203 | 電力需要予測の高精度化に向けた高次元電力消費データのエンコーディング手法の提案
| electricity demand prediction distributed energy system big data
| ST-21 | 550 |
10:00~ 10:20 | H204 | 壁面設置による東京都の太陽光発電ポテンシャルの算出と日間電力変動抑制効果の検討
| Facade installation Photovoltaic power potential Power fluctuation
| ST-21 | 646 |
(10:20~12:00) (座長 金 尚弘) |
10:20~ 10:40 | H205 | プロセス最適化のためのガウス過程回帰手法:絶縁体と半導体間の界面準位密度予測の事例
| Gaussian process regression length-scale Metal-oxide-semiconductor
| ST-21 | 204 |
10:40~ 11:00 | H206 | サロゲートモデルを活用したモノクローナル抗体製造の上流・下流統合プロセス設計
| Surrogate model Machine learning Bayesian optimization
| ST-21 | 816 |
11:00~ 11:20 | H207 | 原薬のプロセス開発におけるベイズ最適化の活用
| DX Bayesian optimization Simulation
| ST-21 | 167 |
11:20~ 11:40 | H208 | 複数特性の目標値達成が要求される機能性材料設計のためのバッチベイズ最適化手法
| Bayesian Optimization
| ST-21 | 385 |
11:40~ 12:00 | H209 | 高次元な配合データを活用した樹脂複合材料配合のベイズ最適化
| Bayesian optimization DX Materials informatics
| ST-21 | 187 |