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マテリアルズ・インフォマティクスの基礎と記述子設計技術

4月開催 化学系セミナー  更新日:2019年3月 6日
 セミナー番号【905211】5/9 講師1名
★ 特徴量を適切に表現する記述子設計、選択法とは?

マテリアルズ・インフォマティクスの基礎と記述子設計技術


◎ データの前処理とモデリング◎ 転移学習によるスモールデータ解析
◎ ベイズ推定と逆問題

■ 講師
統計数理研究所ものづくりデータ科学研究センター 教授(センター長) 博士(学術) 吉田 亮 氏

■ 開催要領
日 時 :
2019年5月9日(木) 10:00~17:00

会 場 : [東京・五反田] 技術情報協会 セミナールーム
聴講料 :
1名につき 50,000円(消費税抜、昼食・資料付)
〔1社2名以上同時申込の場合のみ1名につき45,000円〕


プログラム

【習得できる知識 】 
  ・材料研究におけるデータサイエンスの基礎         
  ・マテリアルズインフォマティクスの最新の研究事例  など


【講座趣旨】 
 マテリアルズインフォマティクスの解析技術を概説します。教師あり学習を中心とする機械学習の入門的内容、材料研究における活用事例、ソフトウェア等の紹介及び解説を行いながら、マテリアルズインフォマティクスの解析手法を概説する。材料構造の表現(記述子)、構造物性相関解析に基づく仮想スクリーニング及び材料設計、強化学習による合成経路のプランニング、実験計画法、転移学習によるスモールデータ解析等を取りあげる。受講者が今後自らデータサイエンスやマテリアルズインフォマティクスを習得するために必要な情報を提供する。

1.機械学習に基づく 構造物性相関分析・仮想スクリーニング
 1.1 教師あり学習
 1.2 転移学習によるスモールデータ解析

2.逆構造物性相関分析
 2.1 ベイズ推論に基づく物質設計
 2.2 生成モデルによる物質のデザイン

3.物質構造の数値表現(記述子)
 3.1 分子記述子
 3.2 組成記述子
 3.3 結晶構造記述子
 3.4 その他

4.材料研究と実験計画法

5.モデルの「説明可能性・認識・理解」

6.その他の話題・情報提供
【質疑応答】