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【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、機械学習を用いてポリプロピレンを高弾性化できる添加剤を探索し発見する。

【略歴】
2019年入社。出口水温・大規模車両データ解析・機械学習・自動化/自律化・冷却液・ポリプロピレン添加剤・触媒・分子構造生成/探索/発見・マテリアルズインフォマティクスなどを担当。

レザは、R&D、ポートフォリオ管理、合併・買収の推進など、30年以上にわたる経営管理の経験を有しています。最高戦略責任者として、BIOVIAのポートフォリオ全体とBIOVIAの契約研究機関（CRO）を統括しています。防衛業界でキャリアをスタートさせた後、パロアルトのスタートアップ企業で経営職を務め、その後MSC Softwareに入社しました。MSC Softwareの最高技術責任者（CTO）として、グローバルR&Dと、マルチスケールモデリング＆シミュレーションおよびシミュレーションライフサイクル管理を担当するチームを擁する多業種ポートフォリオを統括しました。米国国立研究所を含む、数多くの諮問委員会の役職を歴任しています。カリフォルニア州ラホヤ在住。現在、UCSDおよびSDSUの工学大学院で非常勤講師を務めています。