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スパースモデリング データ駆動 ナノシート マテリアルズインフォマティクス リチウムイオン電池 予測モデル 小規模データ 材料探索 機械学習 研究開発効率化

A260386:データ駆動型の化学・材料関連研究の最新動向と小規模データの活かし方

データ駆動型の化学・材料関連研究の最新動向と小規模データの活かし方

📅 2026年3月26日(木)13:00~16:30🎥 ライブ配信 or アーカイブ配信💰 49,500円(税込)

🎯 セミナー概要

マテリアルズインフォマティクス(MI)の最新動向と、小規模データを活用した実験主導MIによる研究開発の効率化を解説。小規模な実験データを活用し、機械学習と研究者の経験や勘を併用する方法を具体的事例で紹介します。

◎ 慶應義塾大学 理工学部 教授 博士(工学) 緒明 佑哉 氏が、ナノシート材料合成やリチウムイオン電池有機活物質探索の具体例を用いて解説!

📖 プログラム

1. MIの最新動向
一般的なMIへの期待、MIでできることとできないこと、オートメーションとの融合、機械学習の深化、小規模データに適用可能なMI

2. MIを活用したプロセス最適化事例
ナノシート材料合成の制御、データセット準備、スパースモデリング、予測モデル構築、サイズ制御への応用

3. MIを活用した物質探索事例
LiB有機電極活物質の性能予測と探索、自前実験データ・文献データの活用、機械学習と考察の融合

4. 小規模・実験データへのMIの適用
ツールとしてのMI、明日からできるデータセット準備と機械学習活用

🎤 講師

緒明 佑哉 氏(慶應義塾大学 理工学部 応用化学科 教授 博士(工学))
専門:材料化学、高分子材料、2次元材料。JSTさきがけ研究者を経て2023年より現職。

ℹ️ 開催情報

開催日時
2026/3/26
形式
オンライン
受講料
49,500円
主催
S&T

🏷️ トピック

マテリアルズインフォマティクス機械学習データ駆動小規模データスパースモデリング研究開発効率化材料探索予測モデル
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