ペロブスカイト太陽電池 材料インフォマティクス セミナー

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ペロブスカイト太陽電池 材料インフォマティクス セミナー

ペロブスカイト太陽電池、有機太陽電池の現状と問題点が理解できる!
実験データをベースにした機械学習の利用方法と効果を理解できる!

次世代太陽電池研究における

マテリアルズ・インフォマティクスの活用

講師

大阪大学 大学院 工学研究科 教授 博士(工学) 佐伯 昭紀 先生

→このセミナーを知人に紹介する

日時・会場・受講料

●日時 2020年11月10日(火) 12:30-16:30
●会場 会場での講義は行いません。
●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
      *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・録画行為は固くお断り致します。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

配布資料・講師への質問等について

●配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
 (開催1週前〜前日までには送付致します)。
*準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
(土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。)

●当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
(全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。)
●本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり
 無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。
●受講に際しご質問・要望などございましたら、下記メールにてお問い合わせ下さい。 req@johokiko.co.jp

※本講座は、お手許のPCやタブレット等で受講できるオンラインセミナーです。

下記ご確認の上、お申込み下さい(クリックして展開「▼」:一部のブラウザーでは展開されて表示されます)
・PCもしくはタブレット・スマートフォンとネットワーク環境をご準備下さい。
・ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております(20Mbbs以上の回線をご用意下さい)。
 各ご利用ツール別の、動作確認の上お申し込み下さい。
・開催が近くなりましたら、当日の流れ及び視聴用のURL等をメールにてご連絡致します。開催前日(営業日)の12:00までにメールが届かない場合は必ず弊社までご一報下さい。
・その他、受講に際してのご質問・要望などございましたら、下記メールにてお問い合わせ下さい。
 <req@johokiko.co.jp>

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Zoomを使用したオンラインセミナーとなります(クリックして展開「▼」)
・ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております。
 お手数ですが下記公式サイトからZoomが問題なく使えるかどうか、ご確認下さい。
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 →音声が聞こえない場合の対処例

・Zoomアプリのインストール、Zoomへのサインアップをせずブラウザからの参加も可能です
 →参加方法はこちら
 →※一部のブラウザーは音声(音声参加ができない)が聞こえない場合があります、
   必ずテストサイトからチェック下さい。
   対応ブラウザーについて(公式);コンピューターのオーディオに参加に対応してないものは音声が聞こえません

セミナーポイント

■はじめに
次世代太陽電池として高分子太陽電池やペロブスカイト太陽電池の研究開発が進められている。これらの素子性能は、材料の構造や物性だけでなく、成膜プロセスや不純物・素子構造など多くの因子が複雑に影響するため、開発には多大な労力と時間を有する。一方、人工知能を用いた材料開発(マテリアルズ・インフォマティクス:MI)が注目を集めており、構造・物性の相関が強い材料で成果をあげている。本講座では、実験的な超高速材料スクリーニング法とMIを融合した次世代太陽電池の開発について紹介し、実験化学者がMIをどのように活用できるかの実例を解説する。

■想定される主な受講対象者
本テーマにご関心のある材料メーカーの方、実験をベースにしたAI業務のご担当者など。

■本セミナーに参加して修得できること
・ペロブスカイト太陽電池、有機太陽電池の現状と問題点の理解
・実験データをベースにした機械学習の利用方法と効果を理解
・マイクロ波を用いた電磁波分光法の基礎と応用方法の理解

セミナー内容

1.高分子太陽電池

 1-1 イントロダクション
 1-2 高分子太陽電池の設計指針
 1-3 これまでの開発方法
 1-4 高速実験スクリーニングによるプロセス最適化
 1-5 機械学習による高分子太陽電池の研究
 1-6 人工ニューラルネットワーク、ランダムフォレストによる性能予測
 1-7 ランダムフォレスト分類器による性能予測
 1-8 分子データベースからのスクリーニング
 1-9 合成のための高分子構造探索
 1-10 高分子合成と太陽電池評価
 1-11 さらなる高効率化に向けた機械学習探索

2.ペロブスカイト太陽電池

 2-1 イントロダクション
 2-2 ホール輸送層へのホール移動収率測定
 2-3 統計的解析手法(LASSO)を用いた性能支配因子の探索
 2-4 高効率ホール輸送層のための分子設計指針

3.高速実験スクリーニング

 3-1 イントロダクション
 3-2 時間分解マイクロ波伝導度(TRMC)法の特徴
 3-3 非鉛ペロブスカイト材料探索のための実験的スクリーニング


講師紹介

【略歴】
大阪大学大学院工学研究科 博士後期課程 中途退学(2003年)
大阪大学大学院工学研究科 博士(工学)取得(2007年)
大阪大学産業科学研究所 助手、助教(2003?2009年)
大阪大学大学院工学研究科 助教、准教授(2010?2019年)を経て
大阪大学大学院工学研究科 教授(2019年〜)

【専門】
光・放射線化学、高分子科学、太陽電池

【本テーマ関連学協会での活動】
応用物理学会、高分子学会、日本化学会

セミナー番号:AG201132

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