材料研究・開発における課題解決に活かすマテリアルズ・インフォマティクスの基礎とデータ活用への応用 <オンラインセミナー>

~ 機械学習応用事例、予測モデルとモデル選択、機械学習ポテンシャル、クラスター解析、ベイズ最適化 ~

・マテリアルズ・インフォマティクスでよく使用される機械学習の基礎から応用事例までを修得し材料開発の課題解決に活かすための講座

・マテリアルズ・インフォマティクスの適用事例から具体的な材料開発へのノウハウを修得しよう!

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講師の言葉

 昨今、材料開発の業界ではマテリアルズ・インフォマティクスが高い注目を集めています。しかしながらこの分野に関しては情報科学の視点からの事例・教材が中心であり、物質・材料科学の視点からの一般的な応用事例にアクセスすることが難しい状況です。

 本セミナーでは、まずは新材料発見に限定せず、マテリアルズ・インフォマティクスの一般論を解説し、生物系や社会系でのインフォマティクス応用とは違う点・課題について解説します。加えて機械学習の応用について「予測(回帰)」「分類」「データ解析」「データ解析」というテーマを具体的に取り上げ、背後にある基礎的な数学と材料科学の接点について実例を交えながら解説します。

セミナー詳細

開催日時
  • 2020年06月26日(金) 10:30 ~ 17:30
開催場所 オンラインセミナー
カテゴリー オンラインセミナー加工・接着接合・材料ソフト・データ・画像・デザイン
受講対象者 ・マテリアルズ・インフォマティクス初学者の方
・機械学習ライブラリの中身の詳細を知りたい方
・具体的な材料開発へのアプローチ方法を知りたい方
予備知識 ・物資科学、材料科学に関する研究・開発経験があると理解が深まります
・大学初学年度程度の数学(線形代数,、確率計算)の知識
修得知識 ・マテリアルズ・インフォマティクスでよく用いられる機械学習の基礎知識
・マテリアルズ・インフォマティクスを活用するための「機械学習」以外の重要なノウハウ
・マテリアルズ・インフォマティクスの適用事例に関する知識
プログラム

1.マテリアルズ・インフォマティクス概要

  (1).AI for Materialsとマテリアル・ゲノムプロジェクト

  (2).国内外のプロジェクト動向

  (3).機械学習の基礎

  (4).代表的な機械学習応用事例の紹介

  (5).物質・材料データの特徴と注意点

 

2.予測(回帰):予測モデルとモデル選択

  (1).予測・モデル選択の応用例

  (2).「モデル」と「損失関数」

    a.線形回帰とカーネル法の違い

    b.損失関数の変更によるモデル選択

    c.交差検証によるモデル評価

  (3).モデル推定の種類(最尤法、MAP推定、ベイズ推定)

  (4).非線形モデリングの困難

 

3.予測(回帰):機械学習ポテンシャルの歴史と応用

  (1).物質の記述

  (2).原子間ポテンシャルと機械学習

    a.歴史的なポテンシャルの設計方針と例

    b.第一世代ニューラルネットポテンシャルの課題

    c.Behler-Parrinelloの方法

    d.機械学習ポテンシャルの応用事例

 

4.分類:スペクトルデータの低次元化とクラスター解析

  (1).高次元データとしてのスペクトルと低次元化の重要性

  (2).分類:教師あり学習と教師なし学習

  (3).主成分解析によるスペクトルの低次元化

  (4).k-means法によるスペクトルの分類

 

5.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

  (1).ピーク検知のための処理フロー

  (2).非線形最小二乗法の困難

  (3).EMアルゴリズムによる最尤推定

  (4).スペクトル解析のための改良EMアルゴリズム

  (5).解析事例

 

6.データ活用:ベイズ最適化の概要と応用

  (1).ベイズ最適化でやりたいこと

  (2).ベイズ最適化を使った研究事例

  (3).ベイズ最適化の作業フロー

    a.予測曲線を確率的に引く(ガウス過程回帰)

    b.「活用」と「探索」による候補点探索(獲得関数)

キーワード マテリアルズ・インフォマティクス 機械学習 モデル スペクトルデータ クラスター解析 スペクトル解析 ベイズ最適化
タグ AI・機械学習材料
受講料 一般 (1名):49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名):44,000円(税込)
会場
オンラインセミナー
本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。
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