セミナー概要

マテリアルズ・インフォマティクス（MI）は、情報科学・技術を駆使して材料研究・開発を刷新することが目的であり、今後の国際競争を勝ち抜くための必須テーマです。

本講座では、MIの実践事例を通じて、研究活動で生じるデータの生成・蓄積・活用のサイクルについて学び、ベイズ最適化、材料シミュレーション、結晶構造探索、データベース構築、スパースモデリング、スペクトルモデリングの基礎知識を習得します。

こんな方におすすめ

• MIに興味はあるが、具体的な始め方が分からない方
• 機械学習ライブラリの中身を深く理解したい方
• 材料開発課題に機械学習を適用したいが、アプローチが不明な方

講師

講師名

安藤 康伸 氏

所属

東京科学大学 総合研究院 化学生命科学研究所 准教授 博士（理学）

専門分野

マテリアルズ・インフォマティクス、計算物質科学、表面・界面科学

経歴

東京大学大学院理学系研究科博士課程修了。産業技術総合研究所、東京大学助教を経て現職。早稲田大学客員准教授兼任。

プログラム

1. マテリアルズ・インフォマティクス概要（情報科学活用の経緯、機械学習概要、データ駆動型材料研究）
2. データ取得のためのベイズ最適化（数理、自律実験装置、GPyOpt、OPTUNA、PHYSBO）
3. 材料シミュレーションと結晶構造探索の基礎（密度汎関数法、NEB法、遺伝的アルゴリズム、USPEX、CrySPY、MatterGen）
4. 材料データ蓄積に必要なこと（データベース構築の目的・種類、電子ラボノート事例）
5. DB構築の出口戦略（パーソナルDB、共同研究、パブリックDB）
6. 予測（回帰）：予測モデルとスパースモデリング（線形回帰、カーネル法、正則化、交差検証）
7. 分類：スペクトルデータの低次元化とクラスター解析（主成分解析、k-means法、階層的クラスタリング）
8. データ解析：スペクトル解析のためのEMアルゴリズムによるピーク検知

開催概要

配信形式

オンデマンド配信（動画時間：4時間13分）

視聴期間

申込日含め10営業日（期間中は何度でも視聴可）

受講料

55,000円（税込）

割引特典

2名同時申込で1名無料（E-Mail案内登録必須）

配布資料

PDFデータ（印刷可）

主催

サイエンス＆テクノロジー