化成品工業協会会員向け「AI-SHIPS 説明会開催（2019年2月27日）」開催のお知らせ

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当日の資料を掲載しました！
ご活用ください。
AI-SHIPS化成品工業協会0227配布資料
（2019年2月28日掲載）

 

 

参加受付を開始しました！
（2019年1月22日）

来たる2月27日（水）15：30〜17：30、下記要領にてAI-SHIPSに関する化成協会員向け説明会を開催することといたしましたので、会員の皆様におかれましては、日程ご調整の上、是非ともご参加いただきますようよろしくお願い申し上げます。

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参加受付
こちら（↓）のサイトよりお願いいたします。
https://reg31.smp.ne.jp/regist/is?SMPFORM=leri-lascli-867648e69ec4a19ee2930831ccea0bcc

（先日、1月18日の開催予告は、開始13：30となっておりましたが、諸般の事情で15：30〜と繰下げさせていただきました。ご容赦お願い申し上げます。）

※AI-SHIPSとは
経済産業省 開発事業です。
先日、1月10日開催の化学物質審議会・化学物質小委員会でも次のように紹介されました。
【要旨】
・日本は、他の先進国に先駆けて化審法を策定・運用。
このため、我が国及び企業に、化審法40年間の運用によって蓄積された他の先進国にはない膨大な量の精緻なインビボ試験の毒性データが存在。
・これら毒性情報をビッグデータ化し、AI技術を用いて毒性情報と化学物質の構造情報、各種反応（核内反応、細胞内反応等）との関係性を解析することによって、最先端の有害性予測システムの開発を目指す。

すなわち、本開発事業の目的は、既存のＱＳＡＲ等では適用できない「高精度な有害性予測手法の開発」にあります。また、その成果は、化審法等の規制法において、また企業内でのスクリー ニングにおいて、有効に活用されることになります。
http://www.meti.go.jp/policy/chemical_management/other/kenkyu_kaihatsu/shouene.html
http://www.meti.go.jp/main/yosangaisan/fy2018/pr/en/sangi_taka_17.pdf

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参加受付について
こちら（↓）のサイトよりお願いいたします。
https://reg31.smp.ne.jp/regist/is?SMPFORM=leri-lascli-867648e69ec4a19ee2930831ccea0bcc

　　　　　　　記

１．日時：2019年2月27日（水）15：30～17：30（目安）
２．場所：化成品工業協会４階会議室（https://kaseikyo.jp/wp/access-j/）
３．対象：当会会員
４．内容（次の演題について分かりやすく説明）：
「毒性関連ビッグデータを用いたAI-SHIPS（人工知能による次世代型安全性予測手法）開発に向けて」
（１）背景
（２）AI-SHIPSとは
（３）AI-SHIPSシステム開発の基本方針
（４）従来の毒性予測システム（例えばQSAR等）と何が違う？
（５）何をデータにしようとしているのか？
（６）スケジュール、今後のアウトプット
（７）化成協会員企業に期待すること　　等
５．説明者：庄野　文章 氏
東京大学工学系研究科化学システム工学専攻 特任研究員
 経済産業省研究開発委託事業「次世代型安全性予測手法開発」サブリーダー
 AI-SHIPS開発センター 事務局長
６．参加受付について
こちら（↓）のサイトより受け付けさせていただきます。
https://reg31.smp.ne.jp/regist/is?SMPFORM=leri-lascli-867648e69ec4a19ee2930831ccea0bcc

　【参考】
（１）1月10日開催、「産業構造審議会製造産業分科会第6回化学物質政策小委員会 平成30年度第1回化学物質審議会 合同会議でのAI-SHIPS資料抜粋（http://www.meti.go.jp/shingikai/sankoshin/seizo_sangyo/kagaku_busshitsu/006.html）
190110第6回化学物質政策小委員会審議会資料抜粋

（２）AI-SHIPS基本方針
「省エネ型電子デバイス材料の評価技術の開発事業 (機能性材料の社会実装を支える高速・高効率な安全性評価技術の開発 -毒性関連ビッグデータを用いた人工知能による次世代型安全性予測手法の開発-)」 基本計画
↓
http://www.meti.go.jp/policy/chemical_management/other/kenkyu_kaihatsu/pdf/kihonkeikaku_shouene.pdf

（３）日化協講演資料（2017年8月25日）
「毒性関連ビッグデータを用いた人工知能 による次世代型安全性予測手法開発にむけて」（東京大学大学院工学系研究科　船津 公人）
↓
https://www.j-lri.org/files/002-4_6/LRI2017_1515-1545_funatsu.pdf

以上