プレイベント

開催に先立ち、プレイベントを随時開催！

本セミナーは、2022年12月2日(金)に開催するイベントの事前イベントとして、
理工学部の最新の研究成果や技術開発、活用事例等を発表する場として開催されます。
今後、本セミナーシリーズは、毎回、最新のテーマを設定して、順次開催していく予定です。
皆様の多数のご参加をお待ちしております。

第3回
Pre-KEIO TECHNO-MALL 2022(第3回)
理工学部がD&Iを考える
11月21日(月)　13:00-14:10
近年、性別や年齢、国籍、文化、価値観など、さまざまなバックグラウンドを持つ人材を活用することで新たな価値を創造・提供する成長戦略として、「ダイバーシティ　アンド　インクルージョン（D&I）」という言葉と考え方が企業で浸透してきた。このD&Iは企業だけにとどまらず、日本の社会全体が取り組むべき重要な課題として認識されてきており、昨今の日本を取り巻く厳しい状況の打開のためにも、社会構造変革の一環として注目が集まっている。その中で高等教育機関である大学においても、障害者、LGBTWQ、留学生などより多種多様な人が集うキャンパス作りを通じて、何を取組み、何を教え、どのような人材を育成・輩出するかが問われている。本セミナーでは基調講演を交え、慶應義塾大学理工学部におけるD&Iワーキンググループ教員を中心としたパネリストによるディスカッションを通じて、D&Iを多角的に議論する。詳細はこちら ↑

近年、性別や年齢、国籍、文化、価値観など、さまざまなバックグラウンドを持つ人材を活用することで新たな価値を創造・提供する成長戦略として、「ダイバーシティ　アンド　インクルージョン（D&I）」という言葉と考え方が企業で浸透してきた。このD&Iは企業だけにとどまらず、日本の社会全体が取り組むべき重要な課題として認識されてきており、昨今の日本を取り巻く厳しい状況の打開のためにも、社会構造変革の一環として注目が集まっている。その中で高等教育機関である大学においても、障害者、LGBTWQ、留学生などより多種多様な人が集うキャンパス作りを通じて、何を取組み、何を教え、どのような人材を育成・輩出するかが問われている。本セミナーでは基調講演を交え、慶應義塾大学理工学部におけるD&Iワーキンググループ教員を中心としたパネリストによるディスカッションを通じて、D&Iを多角的に議論する。詳細はこちら ↑
第2回
Pre-KEIO TECHNO-MALL 2022(第2回)
慶應義塾が進める医療ヘルスケア領域のデータベース構築とそれを用いたオープンイノベーションによる事業創出の取り組み
11月10日（木） 10：00 – 11：30
慶應義塾大学は2018年より内閣府SIPのAIホスピタル事業および2021年よりJSTの共創の場形成支援プログラム（COI-NEXT）に採択されました。これらの大型プロジェクトでは一貫して、医療ヘルスケア領域において企業と連携して、優れたシーズを創出するためのデータベースを構築し、社会実装に進めていく仕組み作りを2018年に採択された文部科学省オープンイノベーション機構の整備事業と共に推進しています。本セミナーでは、各事業のプロジェクトリーダーより慶應義塾が企業連携して進めるイノベーションの将来像と現状をお話しします。詳細はこちら ↑

慶應義塾大学は2018年より内閣府SIPのAIホスピタル事業および2021年よりJSTの共創の場形成支援プログラム（COI-NEXT）に採択されました。これらの大型プロジェクトでは一貫して、医療ヘルスケア領域において企業と連携して、優れたシーズを創出するためのデータベースを構築し、社会実装に進めていく仕組み作りを2018年に採択された文部科学省オープンイノベーション機構の整備事業と共に推進しています。本セミナーでは、各事業のプロジェクトリーダーより慶應義塾が企業連携して進めるイノベーションの将来像と現状をお話しします。詳細はこちら ↑
共催企画
Pre-KEIO TECHNO-MALL 2022(共催企画)
第4回量子コンピュータ最前線
10月20日(木) 13:00 - 17:00
慶應義塾大学量子コンピューティングセンターは2022年、5年目を迎えます。昨年の活動を振り返りつつ、量子コンピュータの最前線について、第一線の研究者がお話しいたします。詳細はこちら ↑

慶應義塾大学量子コンピューティングセンターは2022年、5年目を迎えます。昨年の活動を振り返りつつ、量子コンピュータの最前線について、第一線の研究者がお話しいたします。詳細はこちら ↑
第1回
Pre-KEIO TECHNO-MALL 2022(第1回)
基礎科学チュートリアルすぐできるマテリアルズ・インフォマティクス～材料×機械学習の融合～
10月15日（土） 13：00 – 17：00
材料の情報（分子種や合成条件など）を入力することで、材料の性質を出力する「モデル」が出来れば、未実験の材料の性質の予測―つまりコンピュータ内でのハイスループットスクリーニングーが可能になります。このような材料に関する「モデル」を機械学習を用いて作成し、材料の発掘や設計に活かす研究分野をマテリアルズ・インフォマティクス（MI）と言います。本チュートリアルでは、化学系・材料系の研究者を対象に、機械学習の基礎から材料化学への適用法について、講義と演習を通して概説します。また、実際にMIを活用した材料開発を推進している先生や、今後MIを取り入れていきたいと考えている先生にご講演をいただき、MIの展望について議論します。詳細はこちら ↑

材料の情報（分子種や合成条件など）を入力することで、材料の性質を出力する「モデル」が出来れば、未実験の材料の性質の予測―つまりコンピュータ内でのハイスループットスクリーニングーが可能になります。このような材料に関する「モデル」を機械学習を用いて作成し、材料の発掘や設計に活かす研究分野をマテリアルズ・インフォマティクス（MI）と言います。本チュートリアルでは、化学系・材料系の研究者を対象に、機械学習の基礎から材料化学への適用法について、講義と演習を通して概説します。また、実際にMIを活用した材料開発を推進している先生や、今後MIを取り入れていきたいと考えている先生にご講演をいただき、MIの展望について議論します。詳細はこちら ↑