開催概要

　私たちはときに、目には見えない構造やパターン、表面には現れない欠陥などについて調べたり、予測したりする必要に迫られます。そのために、これまで様々な診断技術が開発されてきましたが、データ科学や機械学習の導入により、診断技術の新たな可能性が拓かれつつあります。そこで、第11回セミナーでは、「データ科学が拓く診断技術」と題して、データ科学や機械学習を生かした診断技術について、三人の先生方よりご講演頂きます。


日時
2021年9月27日(月)
15:00–17:00
配信元
東北大学 研究推進・支援機構 知の創出センター
〒980–8577　仙台市青葉区片平2丁目1–1
定員
200名 (先着順・要申込)
主催
東北大学 研究推進・支援機構知の創出センター
共催
東北大学 流体科学研究所
東北大学大学院 工学研究科
東北大学大学院 情報科学研究科
東北大学 材料科学高等研究所
東北大学大学院 経済学研究科
東北大学 東北メディカル・メガバンク機構
東北大学 未来型医療創成センター

プログラム

オーガナイザー:
・内一 哲哉 (東北大学 流体科学研究所 教授)
・小原 良和 (東北大学大学院 工学研究科 准教授)
・高木 敏行 (東北大学 研究推進・支援機構 知の創出センター 特任教授)


15:00-15:05
開会挨拶
15:05-15:35
Machine learning tools reveal fault physical characteristics (機械学習ツールを用いた断層の物理的特性の解明)

Paul A. Johnson (Geophysics Group, Los Alamos National Laboratory) [講師紹介] [アブストラクト] [動画] [PDF]
※こちらの講演は、英語で行われます。

※参考資料
Machine learning for data-driven discovery in solid Earth geoscience (論文 / Science)
Will We Ever Predict Earthquakes? (動画／Youtube)

15:35-16:05
検査・診断におけるデータの連携利用が社会の安心と安全を進化させる～第4世代非破壊検査 (NDE4.0)～

落合 誠 (東芝エネルギーシステムズ株式会社 エネルギーシステム技術開発センター ゼネラルマネジャー) [動画] [PDF]

16:05-16:35
インプロセスモニタリングデータの拡充による材料開発の加速

伊藤 海太 (国立研究開発法人物質・材料研究機構 統合型材料開発・情報基盤部門 データ 駆動構造材料グループ) [講師紹介] [動画] [PDF]

16:35-16:55
総合討論

・内一 哲哉 (東北大学 流体科学研究所)
・小原 良和 (東北大学大学院 工学研究科)
・落合 誠 (東芝エネルギーシステムズ株式会社)
・伊藤 海太 (国立研究開発法人物質・材料研究機構)
・高木 敏行 (東北大学 研究推進・支援機構 知の創出センター)

16:55-17:00
閉会挨拶

参加申込

参加無料・要申込 (200名)

参加申込は締め切りました。お申し込みありがとうございました。

9月27日(月) 10:00までに、下記申込フォームにてお申込下さい。

ZOOM URL・ID・PASSにつきましては、
・9月24日(金)17:00までにお申し込みの方については、24日中に送付いたします。
・9月24日(金)17:00以降にお申込みの方については、9月27日10:00以降、セミナー開始前までに送付いたします。


※メールアドレスの間違いが非常に多くなっております。
入力の際はドメインなどのお間違いにご注意ください。

お問い合わせ

東北大学研究推進・支援機構知の創出センター (担当: 古賀)
Email: tfc_rdx★grp.tohoku.ac.jp 【★を @ に変更してください】