研究開発部門における実験データと
CAE、AI、機械学習の導入、活用のポイント

(株)キャトルアイ・サイエンス　代表取締役　博士(工学)　上島 豊 氏
【専門】プラズマ物理、物性物理、数値計算科学、データベース、システム化技術

【アーカイブ（録画）配信】 ２０２６年１月６日まで受付（視聴期間：１月６日〜１月１６日まで）
　※２０２５年１２月１８日(木)　１０：３０〜１６：３０ Live配信の録画配信です

1名につき ５５,０００円（消費税込、資料付）
〔１社２名以上同時申込の場合のみ１名につき４９,５００円〕

〔大学、公的機関、医療機関の方には割引制度があります。詳しくは上部の「アカデミック価格」をご覧下さい〕

【講座の趣旨】
CAE（computer-aided engineering）は、コンピュータシミュレーションとも呼ばれ、実機を開発するのに非常に費用が掛かる航空機開発で使われ始め、その後、自動車や家電などの機械系にも広がっています。2000年以降は、コンピュータの能力が向上し、化学、材料などの分野でもCAEが使われるようになってきています。一方、最近になって、化学、材料分野において、AI、機械学習の活用も進んできています。本セミナーでは、実験データとCAEとAI、機械学習のそれぞれの特徴を説明し、CAEとAI、機械学習をどのように実験に活用していくべきなのか？を説明します。そして、CAEとAI、機械学習を導入する際に注意すべき点、そして、実際に活用していく場面での注意点に関して、解説をします。

【習得できる知識】
・実験データとCAEとAI、機械学習のそれぞれの特徴
・日本でのCAEとAI、機械学習の導入、活用の実態
・実験現場における実験データ蓄積の実態
・実験現場における現実的なCAEとAI、機械学習の活用方法
・実験現場でCAEとAI、機械学習を効果的に活用していくために注意すべき点

１．はじめに　講演者所属会社及び講演者経歴について

２．実験データとCAEとAI、機械学習のそれぞれの特徴

３．日本でのCAEとAI、機械学習の導入、活用の実態

４．実験現場における実験データ蓄積の実態

５．実験現場における現実的なCAEとAI、機械学習の活用方法

６．実験現場でCAEとAI、機械学習を効果的に活用していくために注意すべき点

７．まとめ

【質疑応答】