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物質・材料研究におけるデータ科学の活用:基礎と応用
~マテリアルズインフォマティクスの
 基本知識、ツール、最新研究事例~

■無機・有機材料の記述子、(逆)構造物性相関解析■
■転移学習によるスモールデータからの予測
■実験計画法、ディープラーニングの活用等■

日時 2020年9月29日(火)  10:30~16:30
会場 東京・品川区大井町 きゅりあん  4F 第1特別講習室
会場地図
受講料(税込)
各種割引特典
49,500円 ( S&T会員受講料 46,970円 ) S&T会員登録について
定価:本体45,000円+税4,500円
会員:本体42,700円+税4,270円
S&T会員なら、2名同時申込みで1名分無料 1名分無料適用条件
2名で49,500円 (2名ともS&T会員登録必須​/1名あたり定価半額24,750円) 
備考※資料・昼食付
※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。
※講義中のパソコン使用はキーボードの打音などでご遠慮いただく場合がございます。

セミナー講師

大学共同利用機関法人情報・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 氏
専門:データ科学、マテリアルズインフォマティクス
【講師紹介】

セミナー趣旨

 本セミナーでは、機械学習の入門的解説、材料研究における活用事例、解析ツール等の解説を行いながら、マテリアルズ・インフォマティクスのアウトラインを示す。無機・有機材料の記述子、(逆)構造物性相関解析、転移学習によるスモールデータからの予測、実験計画法、ディープラーニングの活用等を話題として取り上げる。

セミナー講演内容

1.マテリアルズ・インフォマティクスの学術的背景

2.機械学習を活用した仮想スクリーニング

 2.1 構造物性相関分析
 2.2 教師あり学習
 2.3 転移学習によるスモールデータからの予測
 2.4 適用例

3.設計と合成の機械学習
 3.1 逆構造物性相関分析
  3.1.1 低分子化合物・ポリマー
  3.1.2 無機化合物
 3.2 逆合成経路の予測
 3.3 適用例

4.物質構造の数値表現(記述子)

5.実験計画法(ベイズ最適化)

6.データ科学による「予測」と「理解」

7.その他:最新の話題


  □質疑応答□