適用例から学ぶマテリアルズ・インフォマティクス研究のおさえどころ
～材料開発応用への最前線へ向けた第一原理計算と結びつけたマテリアルズ・インフォマティクス展開～

＜会場開催セミナー＞

講師

北陸先端科学技術大学院大学　情報科学系　教授　 前園 涼　氏

＊ 希望者は講師との名刺交換が可能です

講師紹介

■ご略歴：
1995年3月(H07) 東京大学/工学部物理工学科卒業
2000年3月(H12) 東京大学大学院/工学系研究科 物理工学専攻
博士課程修了。博士（工学）
2001年1月(H13) ケンブリッジ大学/キャベンディシュ研究所
博士研究員(英国EPSRC研究員/2年)
2001年4月(H13) 独立行政法人/物質・材料研究機構・研究員
(常勤/テニュア付与/至2007年3月)
2007年3月(H19) 北陸先端科学技術大学院大学/情報科学研究科
講師、准教授を経て教授、現在に至る

この間
・兼任
JSTさきがけ「シミュレーション技術の革新と実用化基盤の構築」

・客員
横浜市立大学/東京大学・物性研究所/理化学研究所

・非常勤
阪大理学系物理/金沢大数物科学/横国大物理情報

■ご専門および得意な分野・研究：
物性理論/多体電子論/材料情報学

■本テーマ関連学協会でのご活動：
・所属学会等
日本物理学会/応用物理学会/MENSA会員

日時・会場・受講料

●日時　2024年10月23日（水）　12:30-16:30　※途中、小休憩を挟みます。
●会場　　会場未定【都内近郊予定】→「セミナー会場へのアクセス」
●受講料　1名41,800円(税込（消費税10％）、資料付)
　＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき30,800円
　　※会場での昼食の提供サービスは中止しております。
　　 ＊学校法人割引；学生、教員のご参加は受講料50％割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

　●録音・撮影行為は固くお断り致します。
　●講義中の携帯電話の使用はご遠慮下さい。
　●講義中のパソコン使用は、講義の支障や他の方の迷惑となる場合がありますので、極力お控え下さい。
　　場合により、使用をお断りすることがございますので、予めご了承下さい。
　　＊ＰＣ実習講座を除きます。

■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ　→

セミナーポイント

■はじめに
機械学習などに代表されるインフォマティクス技法が材料開発の現場に流れ込む勢いはますます激しさを増しています。インフォマティクス技法は適用範囲も広く、異なる適用対象を想定したコースや背景数理の一般論に迷い込んでしまうと、抑えどころを失って、なかなか材料開発応用への最前線にたどり着くことが出来ません。本コースでは、第一原理計算と結びつけたマテリアルズ・インフォマティクス展開について、実際の適用例から、その抑えどころを解説していきます。

■ご講演中のキーワード：
第一原理計算、密度汎関数法、量子アニーリング、ニューラルネットワーク
ベイズ推定、ハイスループット、自作クラスタ運用

■受講対象者：
・材料研究開発におけるシミュレーション活用に興味のある方

■必要な予備知識や事前に目を通しておくと理解が深まる文献、サイトなど：
・書籍「動かして理解する第一原理電子状態計算」
前園涼・市場友宏、森北出版 (2020/9/19)、ISBN-13: 978-4627170315

・書籍「自作PCクラスタ超入門--ゼロからはじめる並列計算環境の構築と運用」
前園涼、森北出版 (2017/12/14)、ISBN-13: 978-4627818217

■本セミナーで習得できること：
・第一原理計算の活用イメージ
・マテリアルズ・インフォマティクスで抑えるべき基本コンセプト
・計算機資源運用で抑えるべき基本コンセプト
・ニューラルネットワーク活用のイメージ
・量子アニーリング活用での基本コンセプト

セミナー内容

1. 材料科学と第一原理計算
●第一原理計算はどんな暗箱か
原子ジオメトリを入力にエネルギーを計算する
●第一原理計算で物性量を計算する仕組み
外回りループでエネルギーの依存性を計算する
●材料科学シミュレーションにおける第一原理計算の位置づけ
エンタルピー項とエントロピー項
●計算熱力学への展開事例
合金状態図に対する適用/アディ

2. マテリアルズ・インフォマティクスとの結びつき
●第一原理計算研究からインフォマティクスへの道筋
構造探索からの道筋と回帰関係構築からの道筋
●物質構造探索(ランダム探索、ベイズ探索、群知能探索)
物質構造探索をどう実現しているか
●第一原理計算活用に要求される相関モデリング
複雑な物性予測をどう取り扱うか
●相関モデリングによる展開事例
物性改良を実現する元素置換の探索/吉田
●置換構造の取り扱い
大量の置換位置可能性をどう取り扱うか

3. ハイスループット展開
●ハイスループット計算による展開事例
模型理論と組み合わせた物質探索(無機物、ポリマー)/ゲビナ・内村
●計算機資源理解の抑えどころ
高性能計算と並列処理
●計算機資源の確保
スパコン利用、自作クラスタ運用
●計算機利用のための知識習得の抑えどころ
リナックス、テキスト処理、ファイルマウント、ネットワーク

4. ニューラルネットワークを用いた展開
●ニューラルネットワークの抑えどころ
自己符号化器と特徴量空間
●展開事例
自己符号化器を用いたスペクトル識別/内村

5. 量子アニーリングを用いた展開
●量子アニーリングの抑えどころ
拘束条件をスピンハミルトニアンで書く
●展開事例
イオン拡散経路の数え上げ