【講師】　　東京工業大学　物質理工学院　一杉研究室　研究員
　　　　　   中山  亮（なかやま　りょう） 氏

【経歴】

2013年 京都大学 理学部 理学科 卒業
2015年 京都大学大学院 理学研究科 化学専攻 博士後期課程
2015年 日本学術振興会特別研究員(DC1)
　・高濃度水素ドーピング装置の開発
　・上記を用いた金属酸化物薄膜の電子伝導度制御に関する研究
2018年 東京工業大学 物質理工学院 応用化学系 一杉研究室 研究員 (~現在に至る)
　・全固体薄膜電池の作製・評価
　・新規固体電解質薄膜の合成に向けた装置開発
　・AI(ベイズ推定)を用いたイオン伝導度評価手法の開発
　・ベイズ最適化を用いた合成条件最適化のシミュレーション

1. 背景—AIやロボットを活用した研究開発の重要性—
　1-1.材料合成における現在の課題 —探索空間の多次元化—
　1-2. AI、ロボット、研究者が協働するデジタルラボラトリとは
　1-3.ロボットの日常への進出—ロボットの値段は安くなっている—
　1-4. デジタルラボラトリが研究環境に与えるインパクト

2. AIやロボットを活用した研究開発に関する世界の動向
　2-1. AI・機械学習とは何か—言葉の整理—
　2-2. AIによる新規材料予測
　2-3. バイオ系におけるAI・ロボットを活用した研究開発
　2-4. 有機材料におけるAI・ロボットを活用した研究開発
　2-5. 無機・固体材料におけるAI・ロボットを活用した研究開発

3. AIとロボットを活用した材料研究に関する一杉研の取り組み
　3-1. ベイズ最適化の基礎
　3-2. ベイズ最適化とロボットを活用した全自動薄膜合成・評価装置の紹介
　3-3. AI・ロボットを活用したNb:TiO2薄膜合成
　3-4. ベイズ最適化による合成条件最適化のシミュレーション例
　3-5. 人間ドックの材料版: マテリアルドック
　3-6. AIを活用したイオン伝導度評価手法の開発
　3-7. AIやロボットを研究開発の現場に導入するまでの道筋

4. まとめ