セミナー：マテリアルズインフォマティクス

講師

情報・システム研究機構 統計数理研究所 データ科学研究系 教授
同研究所 ものづくりデータ科学研究センター センター長 博士（学術）　 吉田 亮 先生

講師紹介

・ご専門および得意な分野・研究：
　データサイエンス，マテリアルズインフォマティクス

日時・会場・受講料

●日時　2021年5月14日（金）　10:30-16:30
●会場　会場では行いません
●受講料　1名47,300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36,300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・撮影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

セミナーポイント

　様々な適用事例を紹介しながら，マテリアルズインフォマティクスの基盤となる機械学習の解析手法を解説する．材料記述子，表現学習，仮想スクリーニング，材料設計・合成経路設計の機械学習アルゴリズム，材料微細構造の予測とプロセス設計，実験計画法 ，転移学習によるスモールデータ解析などの話題を取り上げる．

○受講対象：
　・企業の実務担当者や学生
　・データ科学の事前知識を前提としないが、受講者は数理科学に対する多少の知識を有することが望ましい

○受講後、習得できること：
　・マテリアルズインフォマティクスの要素技術
　・材料研究におけるデータサイエンスの活用事例
　・参考文献（マテリアルズインフォマティクスの先進的な取り組み等）
　など

セミナー内容

1. 機械学習に基づく物性予測
　1.1 教師あり学習の基礎
　1.2 転移学習によるスモールデータからの予測
　1.3 適用例
　　1.3.1 高分子物性の予測
　　1.3.2 合成反応の予測
　　1.3.3 プロセスから材料組織の予測
　　1.3.4 無機化合物の物性と構造の予測

2. 材料探索のための機械学習の解析手法
　2.1 機械学習による仮想ライブラリの作製
　2.2 機械学習による材料の生成と予測
　　2.2.1 分子設計
　　2.2.2 合成経路の設計
　　2.2,3 結晶構造予測
　　2.2.4 深層生成モデルによるプロセス制御

3. 物質・材料の数値表現（記述子）
　3.1 分子記述子
　3.2 組成記述子
　3.3 構造記述子

4. 適応的実験計画法（ベイズ最適化）

5. 適用事例の紹介（論文）

　　＜質疑応答＞