9月28日(月)AndTech「AI・ロボット・電子ラボノートの活用による自律自動実験の最新動向と研究・材料開発DXに向けた取り組み」WEBオンライン Zoomセミナー講座を開講予定
リリース情報提供元：
AndTech
物質・材料研究機構 田村 亮 氏、奈良先端科学技術大学院大学 船津 公人 氏、オムロンサイニックエックス株式会社 高橋 知也 氏、株式会社QueeenB 根本 一希 氏にご講演をいただきます。
株式会社AndTech（本社：神奈川県川崎市、代表取締役社長：陶山 正夫、以下 AndTech）は、R&D開発支援向けZoom講座の一環として、昨今高まりを見せる自律自動実験での課題解決ニーズに応えるべく、第一人者の講師からなる「自律自動実験」講座を開講いたします。
AIとロボットをつなぐ国産OS「NIMO」、電子ラボノートを起点とした研究DX・MIの実装、柔軟ロボットとフィジカルAIによる材料合成から評価までの連結自動化を通じて自律自動実験の導入と実用化に向けた最新技術を解説！
本講座は、2026年09月28日開講を予定いたします。
詳細：https://andtech.co.jp/seminars/1f181bba-ebc2-6e22-a1b3-064fb9a95405
Live配信・WEBセミナー講習会 概要
──────────────────
テーマ：AI・ロボット・電子ラボノートの活用による自律自動実験の最新動向と研究・材料開発DXに向けた取り組み
開催日時：2026年09月28日(月) 10:30-17:05
参 加 費：66,000円（税込） ※ 電子にて資料配布予定
U R L ：https://andtech.co.jp/seminars/1f181bba-ebc2-6e22-a1b3-064fb9a95405
WEB配信形式：Zoom（お申し込み後、URLを送付）
セミナー講習会内容構成
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ープログラム・講師ー
∽∽───────────────────────∽∽
第1部 AIとロボット実験のシームレス連携とその応用
∽∽───────────────────────∽∽
講師 国立研究開発法人物質・材料研究機構 マテリアル基盤研究センター / グループリーダー 田村 亮 氏
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第2部 実験自動化に向けた環境構築と電子ラボノートの位置づけとその活用
∽∽───────────────────────∽∽
講師 奈良先端科学技術大学院大学・データ駆動型サイエンス創造センター 研究戦略アドバイザー / 特任教授 (東京大学名誉教授) 船津 公人 氏
∽∽───────────────────────∽∽
第3部 小規模実験自動化における手作業の代替を目指した柔軟ロボットシステム
∽∽───────────────────────∽∽
講師 オムロンサイニックエックス株式会社 ロボティクスグループ / プロジェクトリサーチャー 高橋 知也 氏
∽∽───────────────────────∽∽
第4部 ラボオートメーションへのPhysical AIの実装の現在地
∽∽───────────────────────∽∽
講師 株式会社QueeenB ラボオートメーション部 根本 一希 氏
本セミナーで学べる知識や解決できる技術課題
───────────────────────
・AIとロボットを連携させた自動自律実験の基本概念と全体構成
・自動自律実験におけるオーケストレーションソフトウェアの役割
・国産オープンソースOS「NIMO」の設計思想、機能および導入方法
・ベイズ最適化をはじめとする材料探索アルゴリズムの特徴と活用方法
・自動自律実験装置の構築・運用方法と材料開発への適用事例
・研究DXにおける「AI・データ・実験自動化」の関係性
・電子ラボノートの役割、特徴およびマテリアルズインフォマティクスへの活用方法
・電子ラボノートの導入戦略、選定基準および研究現場に定着させるための考え方
・実験データを収集・統合・蓄積し、解析やモデル化につなげるための仕組み
・リサーチトランスフォーメーション（RX）サイクルの考え方と実装イメージ
・小規模実験や手作業のロボット化における技術的課題と解決の方向性
・粉体・粘性体・脆弱物体のすくい取り、少量投入、秤量を自動化する柔軟ハンド技術
・柔軟エンドエフェクタおよび柔軟手首機構の構造と活用方法
・ロボット学習・学習制御を活用した接触作業への適応技術
・マテリアル合成工程におけるロボット実験自動化の研究動向
・ラボオートメーションの歴史、分類および従来型自動化の特徴
・Physical AIの基本概念と、従来型の実験自動化との違い
・ラボオートメーションにおけるPhysical AIの最新研究・実装動向
・Physical AIで現在実現できること、実装が難しいこと、および今後の技術課題
・研究開発現場で自動化・Physical AIの導入や検証を始めるための実践的な指針
本セミナーの受講形式
─────────────
WEB会議ツール「Zoom」を使ったライブLive配信セミナーとなります。
詳細は、お申し込み後お伝えいたします。
株式会社AndTechについて
────────────
化学、素材、エレクトロニクス、自動車、エネルギー、医療機器、食品包装、建材など、
幅広い分野のR&Dを担うクライアントのために情報を提供する研究開発支援サービスを提供しております。
弊社は一流の講師陣をそろえ、「技術講習会・セミナー」に始まり「講師派遣」「出版」「コンサルタント派遣」
「市場動向調査」「ビジネスマッチング」「事業開発コンサル」といった様々なサービスを提供しております。
クライアントの声に耳を傾け、希望する新規事業領域・市場に進出するために効果的な支援を提供しております。
https://andtech.co.jp/
株式会社AndTech 技術講習会一覧
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一流の講師のＷＥＢ講座セミナーを毎月多数開催しております。
https://andtech.co.jp/seminars/search
株式会社AndTech 書籍一覧
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選りすぐりのテーマから、ニーズの高いものを選び、書籍を発行しております。
https://andtech.co.jp/books
株式会社AndTech コンサルティングサービス
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経験実績豊富な専門性の高い技術コンサルタントを派遣します。
https://andtech.co.jp/business-consulting
本件に関するお問い合わせ
─────────────
株式会社AndTech 広報PR担当 青木
メールアドレス：pr●andtech.co.jp（●を@に変更しご連絡ください）
下記プログラム全項目（詳細が気になる方は是非ご覧ください）
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∽∽───────────────────────∽∽
第1部 AIとロボット実験のシームレス連携とその応用
【講演主旨】
材料開発の現場では，AIによる実験計画とロボットによる自動実験を連携させ，人が介在せずに探索サイクルを回す「自動自律実験」への期待が高まっている．しかし，両者を実際につなぎ，探索を止めずに動かし続けるには，装置とアルゴリズムを仲介し全体を統括するオーケストレーションソフトウェア（OS）が不可欠である．本講座では，まず自動自律実験の基本的な考え方と，そこでOSが担う役割を整理する．その上で，国産のオープンソースOSであるNIMOを取り上げ，その設計思想，ベイズ最適化をはじめとする多彩な材料探索アルゴリズム，および実際に接続された自動自律実験装置での適用事例を紹介する．最後に，大規模言語モデルの活用を含む今後の展望を述べ，自動自律実験が材料開発をどう変えるかを考える．
【プログラム】
１．AIとロボット実験の連携による自動自律実験とは？
２．自動自律実験をコントロールするためのオーケストレーションソフトウェア（OS）とは？
３．国産OS NIMOの紹介
４．NIMOが有する多彩な材料探索アルゴリズム
５．NIMOを利用した自動自律実験装置
６．自動自律実験の展望
【質疑応答】
【キーワード】
自動自律実験，AI for Science
【注目のポイント】
AIとロボットをつなぐ国産オープンソースOS「NIMO」を開発者自ら解説する．多彩な探索アルゴリズムと実装事例に加え，GUIで手軽に使えるNIMO Desktopも紹介し，自動自律実験を今日から始める道筋を示す．
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第2部 実験自動化に向けた環境構築と電子ラボノートの位置づけとその活用
【講演主旨】
従来の紙の実験ノートに代わり電子ラボボートの活用が進んでいる。研究DX推進にあたってのキーワードは、「AI」×「データ」×「リモート化・スマート化」と言える。「リモート化・スマート化」は実験の自動化・リモート化であり、「データ」はデータの統合・管理といえる。ここに電子ラボノートが活用される。「AI」はデータ利活用であり、マテリアルズインフォマティクスにつながる。こうした全体像を見据えながら電子ラボノートの実験自動化への関わり方を述べる。
【プログラム】
1.電子ラボノートの活用方針
2.電子ラボノートの重要性
3.研究DX
4.電子ラボノートの特徴
5.電子ラボノートの導入戦略
6.電子ラボノートの選定基準の設定
7.電子ラボノートの一例として ― eLabFTW
8.共通機器に対する電子ラボノートの導入イメージ
9.NMR分析依頼書のテンプレート
10.データ収集のためのカルチャー
11.オープンマインド
12.リサーチトランスフォーメーション（RX）サイクルについて
13.RXサイクルの実装の姿
【質疑応答】
【講演のポイント】
本講演は、講演者のデータ駆動化学分野での長年の活動経験を背景とし、実験の自動化の在り方やそこから得られるデータの収集・蓄積、そしてその先につながるデータの解析やモデル化などに目を遣りながら、そこから電子ラボノート活用の視点などについて解説するものである。我が国における電子ラボノート展開の先頭に立っている講演者からの電子ラボノート展開における様々な経験談も紹介されるとともに、電子ラノートボ先進国ドイツの現状などの紹介もある。電子ラボノートを中心に置いた今後のデータ駆動化学の展開の方向性などを知る絶好の機会となると期待される。
∽∽───────────────────────∽∽
第3部 小規模実験自動化における手作業の代替を目指した柔軟ロボットシステム
【講演主旨】
ロボットが人間のように汎用的に実験作業を行うためには、ハードウェアの柔軟性と学習による適応能力の両立が鍵となる。
本講演ではまず、粉体や粘性体などのすくい取りや秤量といった作業を実現する柔軟エンドエフェクタ「SCU-Hand」の開発について紹介する。続いて、ロボットによる実験自動化の研究動向を参照しつつ、柔らか手首機構を用いた学習制御による実験タスクの実現について述べる。これらを通して、既存のロボットによる小規模実験自動化の課題を具体化し、解決策としての柔軟メカニズムの適応可能性について議論する。
【プログラム】
1.はじめに
1-1.講演者の略歴
1-2.オムロンサイニックエックス株式会社について
1-3.ロボットによる人間の作業代替への課題
1-4.硬いロボットに対するソフトロボットの優位性
2.粉体すくい取りのための柔軟エンドエフェクタ「SCU-Hand」
2-1.粉体ハンドリングにおける自動化の重要性
2-2.ロボットにおけるすくい取りタスクの課題
2-3.SCU-Hand の基本構造と円錐型サイズ可変機構
2-4.粘性流体，脆弱物体への応用
2-5.小瓶への少量投入及び秤量機能の実現
3.ロボットによるマテリアル合成自動化の研究動向
3-1.実験工程自動化の重要性と課題
3-2.ロボットによる実験工程の代替
3-3.弊社での実験自動化に向けた取り組み
4.柔軟ハンドとロボット学習
4-1.研究背景とロボットの柔軟性の必要性
4-2.柔軟手首を用いた接触タスクの例
4-3.学習制御の活用と効果
5.まとめと今後の展望
【質疑応答】
∽∽───────────────────────∽∽
第4部 ラボオートメーションへのPhysical AIの実装の現在地
【講演主旨】
研究開発現場では、従来の自動化のアプローチに加えて、Physical AIによる自動実験の可能性が急速に議論され始めています。
本講演では、最新論文や直近の開発コミュニティによる実装をご紹介しつつ、現在すぐに始められること、すでに実装が進んでいること、まだできないことを整理します。本講演を通じて、Physical AIの実装におけるラボ自動化への応用で見えた希望とともに適切な絶望をお伝えします。
【プログラム】
1. ラボオートメーションの歴史と分類
2. Physical AIの概念と技術動向
3. 従来型自動化とPhysical AIの違い
4. 最新研究に見るPhysical AI実装の現在地
5. 研究開発現場で今から始める導入・検証
【質疑応答】
＊ 本ニュースリリースに記載された商品・サービス名は各社の商標または登録商標です。
＊ 本ニュースリリースに記載された内容は発表日現在のものです。その後予告なしに変更されることがあります。
以 上
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物質・材料研究機構 田村 亮 氏、奈良先端科学技術大学院大学 船津 公人 氏、オムロンサイニックエックス株式会社 高橋 知也 氏、株式会社QueeenB 根本 一希 氏にご講演をいただきます。
株式会社AndTech（本社：神奈川県川崎市、代表取締役社長：陶山 正夫、以下 AndTech）は、R&D開発支援向けZoom講座の一環として、昨今高まりを見せる自律自動実験での課題解決ニーズに応えるべく、第一人者の講師からなる「自律自動実験」講座を開講いたします。
AIとロボットをつなぐ国産OS「NIMO」、電子ラボノートを起点とした研究DX・MIの実装、柔軟ロボットとフィジカルAIによる材料合成から評価までの連結自動化を通じて自律自動実験の導入と実用化に向けた最新技術を解説！
本講座は、2026年09月28日開講を予定いたします。
詳細：https://andtech.co.jp/seminars/1f181bba-ebc2-6e22-a1b3-064fb9a95405
Live配信・WEBセミナー講習会 概要
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テーマ：AI・ロボット・電子ラボノートの活用による自律自動実験の最新動向と研究・材料開発DXに向けた取り組み
開催日時：2026年09月28日(月) 10:30-17:05
参 加 費：66,000円（税込） ※ 電子にて資料配布予定
U R L ：https://andtech.co.jp/seminars/1f181bba-ebc2-6e22-a1b3-064fb9a95405
WEB配信形式：Zoom（お申し込み後、URLを送付）
セミナー講習会内容構成
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ープログラム・講師ー
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第1部 AIとロボット実験のシームレス連携とその応用
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講師 国立研究開発法人物質・材料研究機構 マテリアル基盤研究センター / グループリーダー 田村 亮 氏
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第2部 実験自動化に向けた環境構築と電子ラボノートの位置づけとその活用
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講師 奈良先端科学技術大学院大学・データ駆動型サイエンス創造センター 研究戦略アドバイザー / 特任教授 (東京大学名誉教授) 船津 公人 氏
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第3部 小規模実験自動化における手作業の代替を目指した柔軟ロボットシステム
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講師 オムロンサイニックエックス株式会社 ロボティクスグループ / プロジェクトリサーチャー 高橋 知也 氏
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第4部 ラボオートメーションへのPhysical AIの実装の現在地
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講師 株式会社QueeenB ラボオートメーション部 根本 一希 氏
本セミナーで学べる知識や解決できる技術課題
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・AIとロボットを連携させた自動自律実験の基本概念と全体構成
・自動自律実験におけるオーケストレーションソフトウェアの役割
・国産オープンソースOS「NIMO」の設計思想、機能および導入方法
・ベイズ最適化をはじめとする材料探索アルゴリズムの特徴と活用方法
・自動自律実験装置の構築・運用方法と材料開発への適用事例
・研究DXにおける「AI・データ・実験自動化」の関係性
・電子ラボノートの役割、特徴およびマテリアルズインフォマティクスへの活用方法
・電子ラボノートの導入戦略、選定基準および研究現場に定着させるための考え方
・実験データを収集・統合・蓄積し、解析やモデル化につなげるための仕組み
・リサーチトランスフォーメーション（RX）サイクルの考え方と実装イメージ
・小規模実験や手作業のロボット化における技術的課題と解決の方向性
・粉体・粘性体・脆弱物体のすくい取り、少量投入、秤量を自動化する柔軟ハンド技術
・柔軟エンドエフェクタおよび柔軟手首機構の構造と活用方法
・ロボット学習・学習制御を活用した接触作業への適応技術
・マテリアル合成工程におけるロボット実験自動化の研究動向
・ラボオートメーションの歴史、分類および従来型自動化の特徴
・Physical AIの基本概念と、従来型の実験自動化との違い
・ラボオートメーションにおけるPhysical AIの最新研究・実装動向
・Physical AIで現在実現できること、実装が難しいこと、および今後の技術課題
・研究開発現場で自動化・Physical AIの導入や検証を始めるための実践的な指針
本セミナーの受講形式
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WEB会議ツール「Zoom」を使ったライブLive配信セミナーとなります。
詳細は、お申し込み後お伝えいたします。
株式会社AndTechについて
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化学、素材、エレクトロニクス、自動車、エネルギー、医療機器、食品包装、建材など、
幅広い分野のR&Dを担うクライアントのために情報を提供する研究開発支援サービスを提供しております。
弊社は一流の講師陣をそろえ、「技術講習会・セミナー」に始まり「講師派遣」「出版」「コンサルタント派遣」
「市場動向調査」「ビジネスマッチング」「事業開発コンサル」といった様々なサービスを提供しております。
クライアントの声に耳を傾け、希望する新規事業領域・市場に進出するために効果的な支援を提供しております。
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一流の講師のＷＥＢ講座セミナーを毎月多数開催しております。
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経験実績豊富な専門性の高い技術コンサルタントを派遣します。
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下記プログラム全項目（詳細が気になる方は是非ご覧ください）
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第1部 AIとロボット実験のシームレス連携とその応用
【講演主旨】
材料開発の現場では，AIによる実験計画とロボットによる自動実験を連携させ，人が介在せずに探索サイクルを回す「自動自律実験」への期待が高まっている．しかし，両者を実際につなぎ，探索を止めずに動かし続けるには，装置とアルゴリズムを仲介し全体を統括するオーケストレーションソフトウェア（OS）が不可欠である．本講座では，まず自動自律実験の基本的な考え方と，そこでOSが担う役割を整理する．その上で，国産のオープンソースOSであるNIMOを取り上げ，その設計思想，ベイズ最適化をはじめとする多彩な材料探索アルゴリズム，および実際に接続された自動自律実験装置での適用事例を紹介する．最後に，大規模言語モデルの活用を含む今後の展望を述べ，自動自律実験が材料開発をどう変えるかを考える．
【プログラム】
１．AIとロボット実験の連携による自動自律実験とは？
２．自動自律実験をコントロールするためのオーケストレーションソフトウェア（OS）とは？
３．国産OS NIMOの紹介
４．NIMOが有する多彩な材料探索アルゴリズム
５．NIMOを利用した自動自律実験装置
６．自動自律実験の展望
【質疑応答】
【キーワード】
自動自律実験，AI for Science
【注目のポイント】
AIとロボットをつなぐ国産オープンソースOS「NIMO」を開発者自ら解説する．多彩な探索アルゴリズムと実装事例に加え，GUIで手軽に使えるNIMO Desktopも紹介し，自動自律実験を今日から始める道筋を示す．
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第2部 実験自動化に向けた環境構築と電子ラボノートの位置づけとその活用
【講演主旨】
従来の紙の実験ノートに代わり電子ラボボートの活用が進んでいる。研究DX推進にあたってのキーワードは、「AI」×「データ」×「リモート化・スマート化」と言える。「リモート化・スマート化」は実験の自動化・リモート化であり、「データ」はデータの統合・管理といえる。ここに電子ラボノートが活用される。「AI」はデータ利活用であり、マテリアルズインフォマティクスにつながる。こうした全体像を見据えながら電子ラボノートの実験自動化への関わり方を述べる。
【プログラム】
1.電子ラボノートの活用方針
2.電子ラボノートの重要性
3.研究DX
4.電子ラボノートの特徴
5.電子ラボノートの導入戦略
6.電子ラボノートの選定基準の設定
7.電子ラボノートの一例として ― eLabFTW
8.共通機器に対する電子ラボノートの導入イメージ
9.NMR分析依頼書のテンプレート
10.データ収集のためのカルチャー
11.オープンマインド
12.リサーチトランスフォーメーション（RX）サイクルについて
13.RXサイクルの実装の姿
【質疑応答】
【講演のポイント】
本講演は、講演者のデータ駆動化学分野での長年の活動経験を背景とし、実験の自動化の在り方やそこから得られるデータの収集・蓄積、そしてその先につながるデータの解析やモデル化などに目を遣りながら、そこから電子ラボノート活用の視点などについて解説するものである。我が国における電子ラボノート展開の先頭に立っている講演者からの電子ラボノート展開における様々な経験談も紹介されるとともに、電子ラノートボ先進国ドイツの現状などの紹介もある。電子ラボノートを中心に置いた今後のデータ駆動化学の展開の方向性などを知る絶好の機会となると期待される。
∽∽───────────────────────∽∽
第3部 小規模実験自動化における手作業の代替を目指した柔軟ロボットシステム
【講演主旨】
ロボットが人間のように汎用的に実験作業を行うためには、ハードウェアの柔軟性と学習による適応能力の両立が鍵となる。
本講演ではまず、粉体や粘性体などのすくい取りや秤量といった作業を実現する柔軟エンドエフェクタ「SCU-Hand」の開発について紹介する。続いて、ロボットによる実験自動化の研究動向を参照しつつ、柔らか手首機構を用いた学習制御による実験タスクの実現について述べる。これらを通して、既存のロボットによる小規模実験自動化の課題を具体化し、解決策としての柔軟メカニズムの適応可能性について議論する。
【プログラム】
1.はじめに
1-1.講演者の略歴
1-2.オムロンサイニックエックス株式会社について
1-3.ロボットによる人間の作業代替への課題
1-4.硬いロボットに対するソフトロボットの優位性
2.粉体すくい取りのための柔軟エンドエフェクタ「SCU-Hand」
2-1.粉体ハンドリングにおける自動化の重要性
2-2.ロボットにおけるすくい取りタスクの課題
2-3.SCU-Hand の基本構造と円錐型サイズ可変機構
2-4.粘性流体，脆弱物体への応用
2-5.小瓶への少量投入及び秤量機能の実現
3.ロボットによるマテリアル合成自動化の研究動向
3-1.実験工程自動化の重要性と課題
3-2.ロボットによる実験工程の代替
3-3.弊社での実験自動化に向けた取り組み
4.柔軟ハンドとロボット学習
4-1.研究背景とロボットの柔軟性の必要性
4-2.柔軟手首を用いた接触タスクの例
4-3.学習制御の活用と効果
5.まとめと今後の展望
【質疑応答】
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第4部 ラボオートメーションへのPhysical AIの実装の現在地
【講演主旨】
研究開発現場では、従来の自動化のアプローチに加えて、Physical AIによる自動実験の可能性が急速に議論され始めています。
本講演では、最新論文や直近の開発コミュニティによる実装をご紹介しつつ、現在すぐに始められること、すでに実装が進んでいること、まだできないことを整理します。本講演を通じて、Physical AIの実装におけるラボ自動化への応用で見えた希望とともに適切な絶望をお伝えします。
【プログラム】
1. ラボオートメーションの歴史と分類
2. Physical AIの概念と技術動向
3. 従来型自動化とPhysical AIの違い
4. 最新研究に見るPhysical AI実装の現在地
5. 研究開発現場で今から始める導入・検証
【質疑応答】
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