展示会・Webセミナー
Exhibition

恭賀新年
旧年中は格別のご高配を賜り、心よりお礼申し上げます。
年も改まり、社員一同これまで以上の努力をもってご要望にお応えしてまいります。
本年も変わらぬご愛顧のほど何卒お願い申し上げます。

今回は、近年大きな広がりを見せている「計算科学によるDX推進」に関するセミナーを企画いたしました。
ご参加をお待ちしております。

【開催概要】
◆セミナー名：コベルコ科研　開発・設計・製造のDX化推進のための計算科学技術Webセミナー
◆開催日時：セッション１、セッション２ 　1月18日（火）13:00～16:30
　　　　　　セッション３　　　 　　　　　1月19日（水）13:00～16:20
　　　　　　※各講演時間にはご質疑等含みます。
◆会場：Webセミナー　（Microsoft社のTeamsを使ってのセミナーです）
◆参加費：無料
◆定員：各講演100名　※先着順、定員到達次第申込受付終了とさせていただきます。
　競合他社様、同業他社様からのご参加に関してお断りする事がございます事、ご了承ください。

▼▼　参加申し込みはこちら　▼▼
https://reg34.smp.ne.jp/regist/is?SMPFORM=ofnj-lhremc-82fe9b0a7213c984f247ad33684fa938

【スケジュール】
１月１８日（火）
◆ご挨拶

　計算科学における当社の取り組み概要のご紹介　13：00~

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◆セッション１：材料開発・選定に資する技術
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このセッションでは、ナノシミュレーションや分析技術とAIの組み合わせにより、目的の物性値を持った材料組成や新規材料を採用した際の性能を予測する技術に着目しました。

○1-1　量子シミュレーションによる腐食データベース構築　-令和3年度富岳課題の取り組みのご紹介-　13：10~

[要旨]　富岳に代表されるスーパーコンピューターの性能向上、さらに計算科学技術の進歩により、材料の物性値を量子シミュレーションにより予測・取得する取り組みが活発となっています。本講演ではコベルコ科研が課題代表者となっている富岳課題での取り組み（アルミ材料の腐食データベース）のご紹介に加えて、機械特性等の構築事例を通じてシミュレーションによるデータベース構築技術を紹介します。

○1-2　機械学習を用いた材料開発支援技術のご紹介　14：00~

[要旨]　材料インフォマティクスは材料開発を効率的に進める手法として積極的に活用されており、実験や計算科学によるデータ収集やデータベース構築、プラットフォームの整備が進められています。本講演では、データを効率的に収集するための実験的手法(コンビナトリアル合成・組成傾斜材)から機械学習を用いた材料特性の最適化、大量分析データの効率的な解析を解説すると共に、機械学習モデルのアプリ化等についても紹介します。

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◆セッション２：生産プロセス高度化に資する技術
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このセッションでは、生産プロセスへのAIの適用に着目しました。

○2-1　深層学習による装置自律制御実現のための技術　14：50~

[要旨]　深層学習による機器の制御は人を模したような高度な判断が可能になり、全世界的に自動車の自動運転等で活発に開発されています。一方で、学習中は事故が起きる危険性が高くまたコストも生じるためシミュレーション環境での学習が注目を浴びている。本講演ではシミュレーション環境におけるロボットアームの自律制御,センシングデータの深層学習による処理事例をつうじてAIによる自律制御を紹介します。

○2-2　多種の計測データを活用した異常検知技術　15：40~

[要旨]　深層学習を用いると様々なデータから機器や製品の状態を判定することが可能となります。本講演では画像、音、振動など複合データから機器や製品の異常を検知する事例を紹介します。

１月１９日（水）
◆ご挨拶

　計算科学における当社の取り組み概要のご紹介　13：00~

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◆セッション３：設計に資する技術
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このセッションでは、従来から実施されているCAEや試験技術とAIを組み合わせ、複数の要素を統合したシステムシミ
ュレーションに着目しました。

○3-1　機械学習を用いた官能評価モデル構築　13：10~

[要旨]　生体信号および感情構造モデルによる官能評価の設計適用が進んでいます。本講演では自動車を対象として、自動車の車両振動計測値と乗り心地評価値を機械学習により回帰し、リアルタイムで乗り心地を推測可能なモデルの構築例を紹介します。

○3-2　複合現象モデリングの実際　～モータ劣化予測を例にして～　13：50~

[要旨]　各種機器に搭載されるモータの劣化予測においては、電磁場・応力場・温度場を扱うマルチフィジックス解析が有力なツールと考えられます。本講演では、絶縁劣化、ベアリングなどモータの経時特性変化・寿命予測事例を紹介します。

○3-3　シン・シミュレーション　～バッテリー電気化学・EV車両システムのダイナミクス～　14：40~

[要旨]　EV車両の走行最適化では、電池性能の予測をベースとした系全体のシミュレーションが必要となります。本講演では、車両システムモデルとリチウムイオン電池の電気化学モデルの組み合わせ、電池の充放電・劣化特性と車両走行性能の関係や電池の要求性能の評価事例を紹介します。

○3-4　接合体の余寿命予測におけるCAEと機械学習の活用事例　15：30~

[要旨]　構造物の補修や補強では依然、溶接などに代表される接合技術が採用されている。本講演では、溶接継手を対象としたCAEによる余寿命評価と機械学習の活用事例について紹介します。

▼▼　参加申し込みはこちら　▼▼
https://reg34.smp.ne.jp/regist/is?SMPFORM=ofnj-lhremc-82fe9b0a7213c984f247ad33684fa938

ご参加を心よりお待ちしております。どうぞよろしくお願い申し上げます。

　株式会社コベルコ科研
　セミナー展示会事務局
　info_tenjikai@kki.kobelco.com