H205 - ST-21 - 講演プログラム（セッション別） - 化学工学会第54回秋季大会 (福岡)

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`化学工学会第54回秋季大会 (福岡)`

Last modified: 2023-12-10 19:09:26

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講演プログラム（セッション別） : ST-21 : H205

講演番号先頭がPの講演はポスター講演、それ以外の講演は口頭講演です。
講演要旨を公開しました(要ID/PW)。講演番号をクリックしてください。
(ご招待者・有料参加登録者にお知らせしたID/PWが必要です)

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）・金子正吾（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）

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。

H 会場・第 1 日 | H 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
H 会場(8号館 3F 835) ・第 1 日(9月11日(月))
(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 (産総研) ○(正)藤井達也・ (正)河野雄樹・ (正)牧野貴至・ (東工大情報理工) 酒向正巳・ (東工大物質理工) 石濱圭佑・ (東工大情報理工) 安尾信明・ (東工大フロンティア研) 川内進	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 (レゾナック) (法)永井裕希	Machine Learning Predict Descriptor	ST-21	353
9:40～ 10:00	H103	(講演中止)		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 (産総研) ○(正·技基)室賀駿・三木康彰・畠賢治	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 (レゾナック) (法)関口和秀	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 (奈良先端大) 藤井幹也	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 (積水化学工業) (法)増山義和	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 (JFEエンジニアリング) (法)小嶋浩史	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 (理研) ○芝井厚・古澤力	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 (九工大情工) ○(正)倉田博之・築山翔	Cross attention deep learning prediction	ST-21	33
14:40～ 15:00		休憩
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 (東大院工) ○(学)岡村梢・ (海)バドラサラ・ (学)市田侑亮・ (正·上技)山田明・ (正)杉山弘和	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 (阪大院情報) ○(正)清水浩・ (正)戸谷吉博・ (理研) 古澤力・芝井厚・ (産総研) 堀之内貴明・ (中央大) 鈴木宏明・ (阪大院情報) 徳山健斗・ (正)二井手哲平	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 (阪大院情報) ○(正)二井手哲平・杉木創・森聖也・ (正)戸谷吉博・ (正)清水浩	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 (東北大院工) ○(学·技基)吉田雄太・ (正)廣森浩祐・ (正)北川尚美・ (正)高橋厚	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 (信州大院総理工) ○(学)塩谷友希・ (信州大繊維) (正)嶋田五百里	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 (早大院先進理工) ○(学)磯田拓哉・髙橋栞・ (早大理工総研/三菱ケミカルグループ) 中野匡彦・ (早大理工総研) 中嶋裕也・ (早大院先進理工/早大理工総研) 清野淳司	Machine learning Materials Informatics Reaction Kinetics	ST-21	948
H 会場(8号館 3F 835) ・第 2 日(9月12日(火))
(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 (京大院工) ○(学)福岡憲彦・ (パウレック/農工大院工) (正)大石卓弥・ (パウレック) (正)長門琢也・ (農工大院工) (正·修習)金尚弘・ (京大院工) (正)外輪健一郎	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 (農工大工) ○(学)伊澤大晟・ (正·修習)金尚弘・ (正)松本美由紀・ (京大工) (正)長谷川茂樹・ (正)河瀬元明	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 (東工大応化) ○(学)Lee Hyojae・ (学)津田舜作・ (学)飯島大樹・ (正)亀田恵佑・ (正)Manzhos Sergei・ (正)伊原学	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 (東工大応化) ○(学)Wang Shuai・ (学)大屋昌士・ (正)亀田恵佑・ (正)Manzhos Sergei・ (正)伊原学	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 (奈良先端大先) ○(学)松永幹太・ (産総研) 上沼睦典・ (奈良先端大先) 佐藤彰准・浦岡行治・ (奈良先端大DSC) 宮尾知幸	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 (東大院工) ○(学)滋山旭昇・ (正)林勇佑・ (海)Badr Sara・ (正)杉山弘和	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 (アステラス製薬) ○(正)森下敏治・角居雄太・花田祥吾・清水貴士	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 (レゾナック) (法)花岡恭平	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 (レゾナック) ○(法)新井亮祐・ (法)関口和秀・ (法)花岡恭平	Bayesian optimization DX Materials informatics	ST-21	187

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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

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