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<span style="color: #2b2b2b; font-family: 'Noto Sans', 'Noto Sans JP', 'Hiragino Kaku Gothic ProN', HiraKakuProN-W3, Meiryo, Helvetica, sans-serif; font-size: 16px; letter-spacing: 0.64px; background-color: #ffffff;">近年データ駆動科学が台頭してきています。データ駆動科学というとAI関連技術に目が向きがちですが、実際の研究開発の現場においては基となるデータの収集がボトルネックとなっているケースが少なくありません。そのようななか、従来法の限界を超える実験データ大量収集法として注目されているのがラボオートメーションです。また単純な高速化にとどまらず、コロナ禍を経た働き方・研究スタイルに変革をもたらす基盤技術としても期待されています。本セッションでは、将来のAI技術活用を念頭に置いた自動化技術やコンビナトリアル技術に焦点を当て、これらの最新研究成果と活用法について議論します。 本セッションは<a href="https://pub.confit.atlas.jp/ja/event/csj105th/session/2E_F40101-03">午前</a>、<a href="https://pub.confit.atlas.jp/ja/event/csj105th/session/2E_F40104-07">午後</a>に実施されます。 聴講後の<a href="https://form.csj.jp/view.php?id=231544">アンケート</a>へのご協力をお願いいたします。

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