テーマ「計算科学（シミュレーション）の基礎と接着剤への適用事例」
近年MI（Material Informatics）、AI（Artificial Intellignece）CAE（Computer Aided Engineering）などのシミュレーションを用いた研究開発が多く実施されています。シミュレーションを用いることで、研究開発時間の短縮、試作・実験コストの削減、実験で検証できないものの解析・可視化などの利点が上げられます。しかし、それらの解析は一朝一夕でできるものでなく、技術導入にご苦労されていることと思います。
第３回は計算科学（シミュレーション）の基礎、NEDOプロジェクトで開発されたフリーのソフトマテリアルOCTA、MI・AIを接着剤に適応した事例紹介を企画しました。
貴重な機会ですので多数のご参加をお待ちしております。
日 時 2022年11月11日(金) 14：00～17：25
会 場 オンライン開催（Zoom使用）
プログラム
14：00～14：05 委員長挨拶 セメダイン(株) 橋向 秀治
1.シミュレーションの基礎と最先端技術（仮題）
14：05～16：05（120分）
〇シミュレーションの基礎（初心者向け）（仮）
〇NEDOプロの成果（MI/OCTA）（仮）
国立研究開発法人産業技術総合研究所 森田 裕史 氏
16：05～16：20 休憩
2.接着剤への適用事例
16：20～16：50 (30分)
〇MI駆動による接着剤の開発・性能評価
国立研究開発法人物質・材料研究機構 内藤 昌信 氏
DXの浸透に伴い、材料開発の自動合成やIoT化が急速に進んでいるが、実際の現場では
どこから手をつけたらいいのか、というお悩みを抱えている研究者・技術者の方も多い
ことではないだろうか。本発表では、高分子材料の自動合成―分析―力学材料特性評価
の一連のシステム化に取り組んだ事例を紹介し、その具体例として、接着剤の開発・
性能評価への適用について概説する。
16：50～17：20 (30分)
〇AIを活用した接着剤の劣化予測
国立研究開発法人産業技術総合研究所 島本 一正 氏
接着接合は、異種材料接合が可能である等の特徴から自動車などにおける構造部材の
接合法として適用が進められている。一方で、周囲環境の影響を受けやすく長期間の使用
により予期せぬ接着特性の低下が発生する場合があり、長期耐久性に不安を抱えている。
この点を解決するため、AIを活用した解析技術の開発に取り組んでいる。本講演では、
機械学習や深層学習を活用した劣化メカニズムの推定や、力学特性変化を推定する手法
について現状の取り組みを紹介する。
17：20～17：25 閉会の挨拶 セメダイン(株) 橋向 秀治
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