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BIOVIA Live 2026

AI時代の研究開発とバーチャル・ツイン

東京, 日本

東京コンファレンスセンター品川

キーノートスピーカー

Isamu SHIGEMOTO > Speaker > Dassault Systèmes®
茂本 勇
ダイキン工業株式会社 テクノロジー・イノベーションセンター 技師長
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  • Masayuki FUKUICHI > Speaker > Dassault Systèmes®
    福市 真之
    トヨタ自動車株式会社 - 電動化・環境材料技術部
    【講演タイトル・概要】 機械学習を用いたポリプロピレンを高弾性化できる添加剤の発見 ポリプロピレンは、自動車部品として非常に良く使われている樹脂である。添加剤をポリプロピレンに加えることで、その機械的性質(弾性率など)を向上させることができれば、材量削減による軽量化の実現が可能となる。そこで、本報では…
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  • Tomoya NAGAHASHI > Dassault Systèmes
    長橋 知也
    株式会社KOKUSAI ELECTRIC - 先行要素技術開発部技師
    先端半導体向け薄膜成膜技術におけるDFTシミュレーションの活用 AI時代を支えるLogicやMemoryなどの先端半導体デバイスの製造には、ナノメートルレベルの薄膜形成を可能にするALD(Atomic Layer Deposition)やCVD(Chemical Vapor Deposition)が不可欠である。しかし、デバイスの微細化・高集積化に伴い…
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  • Yosuke HANAWA > Dassault Systèmes
    塙 洋祐
    株式会社SCREENホールディングス - 技術開発戦略本部 第三技術開発室 プロセススペシャリスト
    Machine Learning-Based Prediction of Polymer Chemical Resistance to Organic Solvents 本研究では、有機溶媒に対する高分子材料の耐薬品性を予測するため、2,231件の高分子-溶媒組み合わせデータを用いた機械学習モデルを構築した。解析の結果、高分子の結晶性や密度…
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  • Takahiro SUZUKI > Dassault Systèmes
    鈴木 貴弘
    千寿製薬株式会社 - 研究開発本部 製品開発研究所 応用開発グループ 主任
    ELNを起点とした研究データ基盤の構築 ~機械学習によるナレッジ活用を見据えた取り組み~ 千寿製薬株式会社では、創薬研究から申請を見据えたGxP試験までをシームレスにつなぐ研究データ基盤の構築を目的に、電子実験ノート(ELN)の導入を進めています。弊社の研究開発部門では、ELNを起点とした研究データの蓄積を基盤に、検索性の向上や研究資産化、品質…
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  • Koki NISHIMURA > Dassault Systèmes
    西村 公樹
    武田薬品工業株式会社 - ファーマシューティカル・サイエンス、アナリティカル・デベロップメント 主任研究員
    医薬品開発における計算科学を活用した物性研究事例 医薬品開発において、計算科学やAIの活用がますます注目されている。本講演では、その一例として物性研究を中心に、計算科学を活用した事例を紹介する。塩共結晶や溶媒和物形成予測、溶媒への溶解性予測を通じた結晶化条件探索などへの適用例を通じて…
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  • Shinohara Hiroyuki > Dassault Systèmes
    篠原 裕之
    キリンホールディングス株式会社 - R&D本部 技術開発統括部 主査
    研究開発における最大の独自データである電子実験ノートと生成系AIのシナジー 生成AIが急速に進化する中、組織が保有する独自データをいかに活用するかが研究開発における競争力の源泉となりつつあります。本発表では、電子実験ノート(BIOVIA)に蓄積された実験記録と生成AIを連携させ、どのような価値を生み出せるのかをデモを交えてご紹介します。例として…
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