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Lecture: 一般社団法人ゲノムテクノロジー研究会 第8回バイオインフォマティクス分科会「データサイエンス」
Lecture: Materials Informatics: Accelerating Materials Research and Design with Artificial Intelligence
Lecture: Next-Generation Electronic Materials & Advanced Thermal Management Technologies
Lecture: 日本物理学会 2024年春季大会
Lecture: 日本化学会第104春季年会(2024)
Lecture: 日本化学会第104春季年会(2024)
Lecture: 日本化学会第104春季年会(2024)
Lecture: 第11回ハイパーマテリアル領域会議
Lecture: ATAC DAY 2024
Lecture: 文部科学省スーパーコンピュータ「富岳」成果創出加速プログラム 「物理-化学連携による持続的成長に向けた高機能・長寿命材料の探索・制御」「燃料電池触媒層の物質輸送機構解明に向けたマルチスケール計算技術構築とその活用」 合同公開シンポジウム(成果報告会)
Lecture: Symposium on Computational Disease Systems Biology
Lecture: The 27th SANKEN International Symposium
Lecture: CREST「未踏物質探索」/さきがけ「未来材料」合同合宿
Poster session: CREST「未踏物質探索」/さきがけ「未来材料」合同合宿
Lecture: 高分子学会 高分子表面研究会「マテリアルズインフォマティクスと計算化学を用いた表面・界面設計」
Award: 林慶浩助教「次世代研究者賞2022」受賞記念インタビュー掲載
Seminar: Physics informed Artificial Intelligence in Plasma Science
Press release
Lecture: 2023年度 DxMT事例セミナー (第4回)
Lecture: 情報機構セミナー
Poster session: 第26回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2023)
Lecture: ×ばつ物質セミナー
Lecture: 2023年度公益社団法人日本金属学会関東支部講習会 「機械学習と金属工学:最新動向と材料開発への応用」
Lecture: ipi – ダイキン シンポジウム
Lecture: NEDOプロジェクトを核とした人材育成、産学連携等の総合的展開/データ駆動型材料設計利用技術者養成に係る特別講座
Lecture: 高分子同友会 勉強会「新材料の創製(反応、合成、バイオ、触媒、解析、機能等)について勉強する会」
Poster session: International Conference on Complex Orders in Condensed Matter (ICCOCM 2023)
Lecture: International Conference on Complex Orders in Condensed Matter (ICCOCM 2023)
Lecture: 日本金属学会 秋季講演大会
Lecture: 分子研研究会「イオン液体インフォマティクスの発展にむけて」
Lecture: 2023年度統計関連学会連合大会
Lecture: 日本化学会関東支部 講演会「マテリアルズインフォマティクスの最先端〜化学産業への展開〜」
Press release
Lecture: 10thシンポジウム〜データサイエンスの最前線
Lecture: International Symposium on Living Systems Materialogy
Press release
Lecture: 色材セミナー 「〜色材開発におけるデジタル技術の活用〜」
Lecture: The 4th International Conference on Data-Driven Plasma Science (ICDDPS-4)
Award: Wu Stephen准教授の文部科学大臣表彰「若手科学者賞」受賞が決定
Press release
Call for researchers
Lecture: 第4回ROIS 産学連携・知的財産セミナー データサイエンスにおける産学連携シーズ 〜 ROIS・統数研 産連知財セミナー 〜
Lecture: CMC Research Webinar
Lecture: ICFPE Online Conference 2021
Publication:Annals of the Institute of Statistical Mathematics Vol.73, No.5
Call for researchers
Press release
Lecture: Data Science Seminars – The Institute of Statistical Mathematics, Japan and University of Bristol
Lecture: 2nd International Conference on Data Driven Plasma Science (2nd ICDDPS)
Lecture: ICMMA 2018
Lecture: Nano Tech 2019
Lecture: The 12th SPSJ International Polymer Conference (IPC2018)
Lecture: 2018年度科学研究費によるシンポジウム
Lecture: The 39th Japan Symposium on Thermophysical Properties
Lecture: 株式会社情報機構
Lecture: Panasonic 100th Anniversary CROSS-VALUE INNOVATION FORUM 2018
Panel Discussion: High Performace Computing Infrastructure(HPCI) 第6回材料系ワークショップ
Lecture: High Performace Computing Infrastructure(HPCI) 第6回材料系ワークショップ
Lecture: 10th International Workshop on Combinatorial Materials Science and Technology (COMBI2018)
Keynote Lecture: 日本金属学会 2018 年秋期(第163回)講演大会
Keynote Lecture: The 10th MEI3 Center International Symposium
Workshop:The Frontiers of Applied Bayesian Inference and Computation
Lecture: Technical Information Institute Co.Ltd Seminar「マテリアルズ・インフォマティクスを活用した 材料設計の動向、応用事例」
Lecture: H30年度 ポスト「京」重点課題(7) 第3回CDMSI研究会
Panel discussion: 統計数理研究所創立75周年記念 産学連携シンポジウム
Lecture: Materials informatics
Publication of a discussion paper in Annals of the Institute of Statistical Mathematics.
English website is now available
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2Creative Design and Manufacturing Process based on Data Science
We recognize the importance of being at the absolute leading edge position in the manufacturing industry. This cannot be done by data science alone. Most of the classical data science analysis tools are designed for interpolating predictions. Data science used to be a science of predictions based on pattern recognition from existing data.
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3The mission of this center
We have accumulated state-of-the-art data science knowledge here, for instance, machine learning, optimization theory, data assimilation, Bayesian inference, materials informatics, etc. We are devoted to foster innovative methods for design and manufacturing based on co-created values through industry-academia collaboration.
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4Smart Manufacturing in the Perspective of Data Science
Manufacturing process is laborious, time-consuming and rather expensive, in general, which circulates intellectually demanding product design, computational modeling and simulation, and physical experiments. We aim to achieve innovative leaps in various fields of manufacturing approaches with state-of-the-art technologies in data science.