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インターン・仕事体験 応募受付中
28卒夏_＜8/24〜9/4＞【先端AI・データサイエンス分野】材料製造プロセスにおけるスラリー流動性の動画解析に関する研究_50050
株式会社日立製作所研究開発職 · 28卒
株式会社日立製作所
ソフトウェア・情報処理 / 機械 / 電気・電子機器 / その他メーカー / エネルギー
28年就職：インターン・仕事体験
研究開発職
28卒夏_＜8/24〜9/4＞【社会システムイノベーション分野】物理プロセス埋込による先端素材向けシミュレーションの知能化_50011
- 募集職種
- 研究開発職
- 対象資格
- 2028年修了見込みの方 博士
- 対象専攻
- 工学 / 機械工学・電気電子工学・材料工学 総合理工 / ナノ・マイクロ科学・応用物理学・量子ビーム科学・計算科学 情報学 / 情報学基礎・計算基盤・人間情報学・情報学フロンティア 数物系科学 / 物理学 化学 / 基礎化学・複合化学・材料化学
- 勤務予定地
- 神奈川県
- 備考
- 横浜サイト(神奈川県横浜市) JR戸塚駅(神奈川県)
- 選考フロー・応募後の流れ
- 選考フローは(1)書類審査(2)オンライン面談(Zoom)です。 書類審査に合格された方には、オンライン面談についてご案内いたします。 面談は原則6/13(土)、15(月)、16(火)に実施いたしますので、該当日程は出来る限り予定を空けて頂けますと幸いです。 選考結果はマイページにてお知らせいたします。 ★研究開発グループでは様々な分野・テーマでインターンを募集しています。ご自身の関心に応じ、ぜひ複数テーマへの応募もご検討ください。
- 応募受付期間
- 2026年5月18日(月) ~ 2026年5月31日(日)
- 実施期間
- 2026年8月24日(月) ~ 2026年9月4日(金)
- 備考
- 本インターンシップは2週間(土日祝を除く各日8:50～17:20を予定)すべて参加できる方のみを対象と致します。 *原則出社にてインターンシップを実施いたします。
- 【テーマ背景】 国の成長戦略における17の戦略分野では、「マテリアル(重要鉱物・部素材)」が重点分野の一つに位置付けられており、部素材産業はAI・半導体、航空・宇宙、防衛、情報通信、GXなど幅広い戦略分野を支える基盤産業とされています。さらに、素材産業は脱炭素化と競争力強化の両立や経済安全保障への対応が求められており、先端素材の開発から量産化までを高速・高精度に進めるデジタル技術の重要性が高まっています。 【テーマ内容】 先端素材の開発・製造プロセスは、混合、分散、反応、乾燥、成形などの複数の現象が絡み合い、装置構造、運転履歴、原料ばらつき、操作条件の違いによって挙動が大きく変化するため、単純な物理式だけでは表しにくい複雑かつ非線形な対象です。本テーマでは、こうした物理プロセスをシミュレーションの外側で参照するのではなく、AI・生成AIを内包した学習、推論、生成、探索、最適化の演算構造そのものに埋め込むことで、条件探索、品質予測、スケールアップ検討、操業支援まで担える知能化シミュレーション技術を検討します。 【携わる事業・ビジネス・サービス・製品】 プロセス制御システム,マテリアル・プロセスインフォマティクス,デジタルエンジニアリング 【テーマの魅力・やりがい】 既存のシミュレーション技術や単純なAI適用の限界を突破し、未知の先端素材における複雑な物理現象の深淵に自らの洞察で切り込むテーマです。 最大の魅力は、物理プロセスを単なる外部環境として扱うのではなく、生成AIや最適化アルゴリズムの演算構造(システムアーキテクチャ)そのものに直接埋め込むという、高度かつ未到の計算枠組みを設計できる点にあります。高度な数理・計算科学と、泥臭い未知物理への探求を高度に融合させる、トップレベルの知的好奇心を満たす研究環境を提供します。 【受入職場の研究概要】 以下WEBページをご参照ください https://www.hitachi.co.jp/rd/careers/lab... 【受入職場からのメッセージ】 AIやデータサイエンスを単なるツールとして物理に掛け合わせることは、我々にとってはもはや前提に過ぎません。本インターンシップで求めるのはその先の次元、すなわち「自らの手で未知の物理現象を紐解き、それを内包した全く新しい知能化演算アーキテクチャをゼロから創出する」というハードな挑戦です。一人の独立した研究者として、深い専門性と物理的直感をもって我々と本気で議論し、次世代のシミュレーション基盤のパラダイムシフトを共に起こす気概のある方をお待ちしています。
- 求める経験、スキル、資格など
- ■必須となるスキル・経験等 ・物理現象の支配方程式(偏微分方程式等)の立式,および独自ソルバ開発やシミュレータの内部ロジック(UDF等)の拡張経験 ・PyTorch/JAX等を用いた独自NN構造の実装経験(カスタム損失関数の設計や自動微分の操作を含む演算構造自体のコーディング) ・物理拘束や境界条件を伴う系の順問題・逆問題の定式化、および自作アルゴリズムによる解析・検証経験 ■あれば望ましいスキル・経験等・PINNs等における学習の不安定性の数理的メカニズムの理解、および学習戦略・ネットワーク構造の独自改良による解決経験 ・電気化学・固体イオニクスに基づく物質移動・反応ダイナミクス、あるいはレオロジー・非連続体力学に基づくスラリー分散・混練・造粒等のマルチフィジックスモデリングに関する知見 ・HPC環境・GPU(CUDA等)を用いた演算高速化・並列計算の実装経験
- 関連する研究キーワード
- CUDA マテリアルズインフォマティクス 固体イオニクス 電気化学 HPC レオロジー 全固体電池 物理シミュレーション 粉体工学 Pytorch 逆問題解析 マルチフィジックス 最適化アルゴリズム PDE デジタルエンジニアリング プロセスインフォマティクス PINNs 生成AI SciML NeuralOperator JAX
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