プログラム

NEW【Chemspeed】

オーガナイザー：エーエムアール株式会社

詳細は後日公開します

【TECAN】

オーガナイザー：Tecan Trading AG

詳細は後日公開します

【ロボット技術】LA現場で使われているロボット技術と将来像

オーガナイザー：神野 誠（国士舘大学）、梅野 真（梅馨堂合同会社、理化学研究所）

LAにおけるロボット・メカトロ技術について、ハードウェアとシステム統合の観点から整理する。多様なロボットによる自動化・高効率化、さらに最新のテクノロジーはLAをどう進化させていくのか、具体的事例とともに紹介する。加えて、エンドエフェクタや機構設計といった実装上の要点にも触れる。本セッションを通して、研究者・開発者・ユーザに向けた実践的な知見を踏まえ、LAロボットの将来像を考える。

【材料実験取扱】多様な材料をどう扱う？化学・材料実験の自動化：立ち上げから安定運用までの現場で見えるリアル

オーガナイザー：石崎 一輝（東京大学）、小林 成（東京大学）

化学・材料分野の自動化では、標準化された器具やプロトコルが十分に整っているとは限らず、装置連携、試料ハンドリング、エラー時の復旧、実験を止めない運用設計など、現場で初めて見えてくる課題も多くあります。本セッションでは、ポリマー成形、薄膜、合金、誘電体などの取り組みを題材に、材料研究における実験自動化システムの構築と運用の実際について議論します。システムの立ち上げでどこに難しさがあるのか、実験を止めずに運用するためにどのような設計や工夫が必要なのかといった観点から、化学・材料の自動化について議論する場とします。

【自動合成運用】今までさんざん人手で行ってきた有機化学実験を如何にして自動実験へ移行するのか：立ち上げから安定運用に至るまでの険しく困難な道のり

オーガナイザー：長田 裕也（NIMS）

有機合成の分野では自動合成装置の導入が進んでいますが，装置やロボット実験系を導入すればすぐに研究が加速する，という単純なものではありません。有機化学合成の研究は長年にわたり，研究者の経験や手作業に支えられて発展してきました。その結果，手順書には書かれていない暗黙知が，合成の成否に大きく影響しています。また，自動合成装置には操作やプロセス上の制約があり，さらに試薬供給や精製工程の装置適合，データ取得と実験計画の統合も必要となるため，従来の実験手順をそのまま機械に置き換えることは簡単ではありません。本セッションでは，有機化学実験を自動実験へと移行するプロセスに焦点を当て，装置導入の初期段階から実運用に至るまでの試行錯誤や難しさについて議論します。また，これらの課題は有機化学に限らず，多くの実験科学分野に共通するものだと考えています。さまざまな分野の方のご参加をお待ちしています。

【細胞五輪】目指せ競技化：細胞製造のプロセスの標準タスクを考える

オーガナイザー：杉山 亜矢斗（アステラス製薬株式会社）、堀 清次（株式会社VC Cell Therapy）

細胞製造は再生医療、培養肉/細胞農業、創薬探索など多様な分野で重要性が高まっているが、それぞれが目指す自動化の目的は必ずしも同一ではない。品質、確実性、スケール、コスト、スループットなど重視される箇所が異なる。本セッションでは、細胞「培養」から細胞「製造」に移行する違いを整理しながら、細胞製造における自動化の課題を議論する。さらに、細胞播種、培地交換、品質評価などの製造工程を「自動化タスク」として捉え直し、研究者・企業が共有できる共通課題の定義を目指す。

【生命実験統合】生命科学実験の自動化ワークフロー設計と技術統合の最前線

オーガナイザー：鵜澤 尊規（理化学研究所）、芝井 厚（理化学研究所）

生命科学の実験自動化は、対象に応じて多様な工夫を要する。本セッションでは、生命科学分野における実験操作の自動化に関する最新の取り組みを紹介する。微生物培養制御、液体分注、植物サンプリング、腸内細菌叢解析、タンパク質配列最適化など、多様な研究対象に対して自動化システムを構築・運用した事例を取り上げる。各発表では、導入過程での課題や改善の工夫を共有し、研究現場における自動化推進のための実践的知見を議論する。

【AI技術基盤】AI for Scienceの技術基盤：激動のAI時代を俯瞰する「変わらないもの」

オーガナイザー：大田 達郎（千葉大学）、都築 拓（エピストラ株式会社）

AI for Scienceの熱狂の裏側で、計算機はどう動き、どんな限界に直面しているのか。本セッションは、激しい変化の中でも陳腐化しにくい普遍的なトピックを扱います。エネルギーを情報に変換するデータセンターの実態、ハードウェア性能向上を牽引するメカニズム、コードの正しさを検証するプログラミング意味論。インフラ/アクセラレータ/ソフトウェアの専門家を迎え、次の数年間を照らす思考の軸を提示します。

【AI機器接続】AIエージェントと実験機器の接続 ― 実験科学自動化の現在地と展望

オーガナイザー：山田 涼太（Science Aid株式会社）

AIエージェントの活用が研究開発現場で急速に広がる一方、その多くは文献調査やデータ解析などPC上で完結する用途にとどまっている。本セッションでは、AIエージェントと実験機器の接続という次のステップに焦点を当て、機器メーカー・エンドユーザー・ソフトウェア開発者それぞれの視点から、実験科学自動化の現在地と今後の展望を議論する。

【科学の自動化】科学研究の完全自動化の現在地

オーガナイザー：尾崎 遼（理化学研究所）

研究の自動化は、ロボティクスやAI、実験データ基盤の進展により大きく前進してます。本セッションでは、研究プロセスの自動化に取り組む研究者・開発者を招き、実験計画、実行、解析までを統合する研究自動化の最新動向を紹介いただきます。科学研究の「完全自動化」に向けた現在地と今後の展望を議論します。

【基盤モデル】AI for Scienceを支える科学基盤モデル

オーガナイザー：尾崎 遼（理化学研究所）

AI for Scienceを支える新しい研究基盤として、科学基盤モデルが注目を集めています。本セッションでは、科学基盤モデルの開発に取り組む研究者に、モデル設計・データ構築・応用展開の実例を紹介いただきます。AIが科学研究を加速するために必要な基盤技術と今後の展望について議論します。