招待講演など

●招待講演・依頼講演 (各企業での講演については記載しておりません。興味のある方は別途ご相談ください)

金子弘昌, “データサイエンスに基づく高機能性材料の研究・開発・評価・製造の支援”, 2022年第1回半導体3D実装材料プロセス・インフォマティクス研究会, オンライン, 2022年3月25日
金子弘昌, “プロセスインフォマティクスに基づくプロセスの設計および管理”, 日本化学会第102春季年会, オンライン, 2022年3月25日
金子弘昌, “化学工学におけるデータサイエンスの研究例・活用例”, 令和 3 年度化学工学会関東支部若手の会(ChEC-East)講演会, オンライン, 2022年3月3日
金子弘昌, “ケモ・マテリアルズ・プロセスインフォマティクスの直接的逆解析法による分子・材料・プロセス設計”, 令和3年度第5回食・触コンソーシアムシンポジウム, オンライン, 2022年3月2日
金子弘昌, “化学プラントにおけるデータベースを利用したプロセス設計・装置設計・プロセス制御”, 第27回関西地区分離技術講演会, オンライン, 2022年1月26日
金子弘昌, “(展望講演)プロセスインフォマティクスの進展”, 化学工学会反応工学部会 CVD 反応分科会第35回シンポジウム「ドライプロセスに対するプロセスインフォマティクス」, オンライン, 2022年1月25日
金子弘昌, “最新情報科学を活用したプロセス設計・実験計画のスマート化”, 第37回さんわかセミナー「生命科学のDX：農化系ラボのデジタル展開を探る」, オンライン, 2022年1月21日
金子弘昌, “ベイズ最適化を駆使した研究・開発　～モデル設計と実践的な応用について～”, LabBase plus, オンライン, 2021年12月21日
金子弘昌, “化学業界におけるデータサイエンス”, INCHEM TOKYO 2021, 東京ビッグサイト, 2021年11月18日
金子弘昌, “分子・材料・プロセスを設計する直接的逆解析法の開発”, 令和3年度（2021 年度）日本材料科学会若手研究者講演会, オンライン, 2021年11月11日
金子弘昌, “人工知能を活用した分子設計・材料設計”, CBI学会2021年大会, オンライン, 2021年10月28日
金子弘昌, “データ駆動型化学工学の進展”, 第50回結晶成長国内会議（JCCG-50）, オンライン, 2021年10月27日
金子弘昌, “Pythonで気軽に化学・化学工学”, 第11回CSJ化学フェスタ2021, オンライン, 2021年10月19日
金子弘昌, “機械学習を活用した分子・材料の物性予測”, 超臨界流体部会第20回サマースクール, オンライン, 2021年9月2日
金子弘昌, “機械学習に基づく分子・材料設計および金属有機構造体への応用”, 日本セラミックス協会第34回秋季シンポジウム, オンライン, 2021年9月1日
金子弘昌, “PSE分野における人材育成・産学連携・情報発信～金子研究室を例にして～”, プロセスシステム工学第１４３委員会第２２９回委員会・令和３年度第１回研究会, オンライン, 2021年5月28日
金子弘昌, “データサイエンスによる高機能材料の設計”, 第4回ファインケミカルジャパン2021, 東京ビッグサイト, 2021年4月15日
金子弘昌, “機械学習による化学・化学工学データの解析および分子設計・材料設計”, 日本化学会第101春季年会, オンライン, 2021年3月21日
金子弘昌, “データサイエンスによる産業データ解析”, 第68回応用物理学会春季学術講演会, オンライン, 2021年3月16日
金子弘昌, “データサイエンスによる高機能性材料の研究・開発・評価・製造の支援”, MBR講演会, オンライン, 2021年3月8日
金子弘昌, “データを活用した高機能材料の研究・開発・評価・製造の支援”, 応用数理ものづくり研究会第36回技術セミナー, オンライン, 2021年2月25日
金子弘昌, “化学プラントにおけるデータ解析・機械学習の活用～異常検出・異常診断・推定制御・状態推定～”, 第51回 2021 計装制御技術会議, オンライン, 2021年2月5日
金子弘昌, “データ解析・機械学習による高機能材料の研究・開発・評価・製造の支援”, 九大先導研・新学術「材料離散幾何解析」合同シンポジウム, オンライン, 2021年1月27日
金子弘昌, “プロセスインフォマティクスにおける技術紹介および課題と将来展望”, 科学技術未来戦略ワークショップ「材料創製技術を革新するプロセス・インフォマティクス」, オンライン, 2021年1月24日
金子弘昌, “ケモインフォマティクス・マテリアルズインフォマティクスにおける直接的モデル逆解析とその応用例”, 計算科学研究センター・ナノテクノロジープラットフォーム事業合同ワークショップ－データ科学に基づく理論・計算科学と実験科学の協働を目指して－, オンライン, 2021年1月12日
金子弘昌, “データサイエンスによる高機能性材料の研究・開発・評価・製造の支援および研究事例紹介”, 第83回触媒化学融合研究センター講演（WEB）, オンライン, 2020年12月21日
金子弘昌, “最新情報技術活用によるプロセス産業スマート化 – AI,IoT,MI の基礎から最前線まで（実践編）-“, 化学工学会東海支部第 54 回化学工学の進歩講習会, オンライン, 2020年12月10, 17日
金子弘昌, “ケモインフォマティクス・マテリアルズインフォマティクス・プロセスインフォマティクス”, 戦略的創造研究推進事業（新技術シーズ創出）令和３年度戦略目標の検討に関するワークショップ（新元素戦略）, オンライン, 2020年12月1日
金子弘昌, “データ解析および機械学習による高機能材料の研究・開発・評価・製造の支援”, 分子系の複合電子機能第 181 委員会第 34 回研究会, オンライン, 2020年11月30日
金子弘昌, “分子設計・材料設計・プロセス設計における適応的実験計画法および研究事例”, 20-4 ポリマーフロンティア21, オンライン, 2020年11月20日
金子弘昌, ” 目標から特徴量を直接予測するモデル逆解析法および適応的実験計画法への応用”, 近畿化学協会機能性色素部会･同エレクトロニクス部会合同公開講演会, オンライン, 2020年11月12日
金子弘昌, “ビッグデータ・人工知能による高機能材料の研究・開発・製造の支援”, 第640回高崎研オープンセミナー（リサーチ）, オンライン, 2020年10月29日
金子弘昌, “Python による化合物データ・材料データの解析”, 「ＡＩと有機合成化学」研究部会第5回勉強会, オンライン, 2020年7月27日
金子弘昌, “Pythonを用いたケモメトリックスの実践”, 日本分光学会スペクトル解析部会第１回講習会, 大阪電気通信大学寝屋川キャンパス, 2020年2月4日
金子弘昌, “プロセス運転監視入門とソフトセンサー”, 第51回Continuing Educationシリーズ講習会「次世代プラントに向けたAI・IoT・ビッグデータ活用の基礎と実践」, 早稲田大学西早稲田キャンパス, 2020年1月21日
金子弘昌, “データ科学・人工知能による高機能性材料の研究・開発・製造の支援(Research, Development and Production of High-functional Materials with Data Science and Artificial Intelligence)”, 「第 10 回クルマの軽量化技術展」軽量化革新フォーラム２０２０, 東京ビッグサイト, 2020年1月16日
金子弘昌, “データサイエンスによる高機能材料の研究・開発・評価・製造の支援”, 新化学技術推進協会先端化学・材料技術部会コンピュータケミストリ分科会講演会, 公益社団法人新化学技術推進協会, 2020年1月9日
Hiromasa Kaneko, “Molecular, Material, Product and Process Design and Process Control Based on Materials Informatics, Chemoinformatics and Process Informatics”, Materials Research Meeting 2019 (MRM2019), YOKOHAMA SYMPOSIA, 2019年12月12日
金子弘昌, “生成モデルによりデータの可視化・回帰分析・モデルの逆解析を同時に達成する方法および分子設計・材料設計への応用”, 化学工学会東海支部第 53 回化学工学の進歩講習会, 2019年12月3日
金子弘昌, “データサイエンスによる高機能材料の研究・開発・評価・製造の支援”, 日本自動車研究所主催講演会, KKRホテル東京, 2019年11月21日
金子弘昌, “生成モデルによるデータの可視化・回帰分析・クラス分類・モデルの適用範囲の設定・モデルの逆解析・分子設計・材料設計”, 第 63 回日本薬学会関東支部大会, 北里大学薬学部白金キャンパス, 2019年9月14日内容
金子弘昌, “データサイエンスによる高機能材料の研究・開発・製造の支援”, 高分子分析研究懇談会第398回例会, 琵琶湖グランドホテル, 2019年7月12日
金子弘昌, “高機能材料の研究・開発・製造をデータ活用により支援する”, Future Trend in Polymer Science 2018, 東京理科大学神楽坂キャンパス, 2019年3月20日
金子弘昌, “データ解析に基づく人工知能による高機能材料の研究・開発・製造の支援”, 1st Interdisciplinary Forum, 東京大学, 2018年12月17日
金子弘昌, “データ駆動型モデルを活用した分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理”, 新化学技術推進協会(JACI) 高分子シミュレーション技術セミナー, 旭化成株式会社基盤技術研究所, 2018年11月8日
金子弘昌, “QSPR/QSARモデルの適用範囲～基礎・応用事例・最近の研究内容～”, 第7回ケモインフォマティクス若手の会, 渋谷ヒカリエ, 2018年5月22日内容
金子弘昌, “データ駆動型モデルの適用範囲を考慮して効率的に分子設計・材料設計する方法”, 奈良先端科学技術大学院大学, 2018年3月14日概要
Hiromasa Kaneko, “Measure of Regression Model Accuracy for Quantitative Structure-Activity(Property) Relationship Considering Applicability Domains”, International Congress on Pure & Applied Chemistry (ICPAC) 2018, Sokhalay Angkor Resort & Spa, Siem Reap, Cambodia, 10 March 2018 概要
金子弘昌, “化学工学におけるデータの扱い～基礎研究から実装まで～”, プロセスシステム工学第143委員会第213回委員会平成29年度第4回研究会, 弘済会館, 2017年12月8日概要
金子弘昌, “化学産業におけるデータ活用”, INCHEM TOKYO 2017産学官マッチングフォーラム, 東京ビッグサイト(東京国際展示場), 2017年11月23日概要
金子弘昌, “データベースおよびインフォマティクス技術を活用した分子設計・材料設計・プロセス設計”, 高分子計算機科学研究会, 東京工業大学蔵前会館 3F 手島精一記念会議室, 2017年10月20日概要
Hiromasa Kaneko, “Process Design and Process Control Based on Statistical Analysis and Machine Learning Using Big Data”, The 8^th China-Japan Symposium on Chemical Engineering, SINOPEC Conference Center, Beijing, China, 15 October 2017 概要
Hiromasa Kaneko, “Molecular, Material, Product and Process Design, and Process Control Based on Statistics and Informatics”, ISPAC2017, Hotel Continental Saigon, Ho Chi Minh City, Vietnam, 9 June 2017 概要
金子弘昌, “運転データを活用して効率的にプロセスを運転管理・制御する方法”, 分離技術会年会 2017, 明治大学生田キャンパス, 2017年5月26日概要

●セミナーなど (数が多くなったため、2019年度から追記しておりません。興味のある方は別途ご相談ください)

金子弘昌, “技術者・研究者のための実験計画法講座（PC実習付き）”, 商工情報センター(カメリアプラザ), 2019年2月27日内容
金子弘昌, “マテリアルズインフォマティクスのためのデータ解析入門”, 技術情報協会, 2019年2月25日内容
金子弘昌, “機械学習およびデータ解析による高機能材料の研究・開発・製造の支援”, 九州工業大学, 2018年12月26日
金子弘昌, “データ駆動型モデルによる分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理”, 大阪大学太陽エネルギー化学研究センター, 2018年9月21日
金子弘昌, “データ科学を活用した材料の機能予測・構造設計およびプロセス設計・管理への応用展開”, 2018年7月9日
金子弘昌, “分子設計・材料設計・プロセス設計のためのインフォマティクス技術”, 理化学研究所和光地区, 2018年4月25日
金子弘昌, “機械学習の基礎と集団学習／アンサンブル学習（バギング・ブースティング・ランダムフォレスト）およびPythonによる推定・予測の実習講座 [１人１台ＰＣ実習付] 〜データ前処理手法、線形重回帰・ＳＶＭ・決定木のアルゴリズムと応用事例、アンサンブル学習の活用法、Pythonによる実習〜”, 2018年4月23, 24日
金子弘昌, “ビッグデータおよび人工知能を活用した分子設計・材料設計・プロセス設計”, 三井化学株式会社, 袖ヶ浦センター, 2018年1月23日
金子弘昌, 山﨑広之, 久保竜一, 小寺正明, 第7回ケモインフォマティクス入門講座 Pythonで学ぶケモメトリックス中級編講習会～グループワークで取り組むQSAR・QSPR～, 渋谷ヒカリエ, 2017年11月5日概要
金子弘昌, “Process Analytical Technologyおよびプロセス管理～データを活用してリアルタイムにプロセスの状態を推定する～”, フレゼニウスメディカルケアジャパン豊前工場, 2017年8月29日

●その他

金子弘昌, NEDO マテリアル革新技術先導研究プログラム推進委員会委員, 2021年8月～
金子弘昌, 「重質油処理装置高度制御WG」委員, 2019年11月～(2021年3月)
金子弘昌, Journal of the Japan Petroleum Institute（J. Jpn. Petrol. Inst.，石油学会論文誌）の編集者, 2018年4月～2021年3月31日
金子弘昌, 経済産業省における改正後少量新規等申出の同定コード記載のあり方に関する検討委員会の有識者委員, 2017年10月31日～