• 2021年01月14日(木) 10:30 ~ 17:30

１．スパースモデリングの基礎

　　（１）．データ駆動科学とスパースモデリング

　　　　ａ．マテリアルズインフォマティクスとは？

　　　　ｂ．マテリアルズインフォマティクスとデータ駆動科学

　　　　ｃ．多量の高次元時空間データの洪水とデータ洪水がもたらす科学の質的変化

　　　　ｄ．スパースモデリングによるデータ駆動科学：スパース化による仮説・検証ループの復活

　　（２）．機械学習の基礎：分類と回帰

　　　　ａ．フィッシャーの線形判別解析(LDA)とサポートベクターマシン(SVM)の違い

　　　　ｂ．データ駆動科学における階層性

　　（３）．スパースモデリングの基礎

　　　　ａ．クロスバリデーション(CV)：交差検定法

　　　　ｂ．データのスパース化の難しさ

　　　　ｃ．全状態探索法によるスパースモデリング

　　　　ｄ．スパースモデリングデータに対する適切なモデルの決定法

　　　　ｅ．モデル選択の指標：交差検証誤差

　　（４）．スパースモデリングの人工データによる実践

　　　　ａ．回帰問題：交差検証とモデル選択

　　　　ｂ．識別問題：ロジスティック回帰による特徴選択

　　　　ｃ．Pythonによるスパースモデリングの実装へのチュートリアル

　　　　ｄ．スパースモデリングの解析結果の可視化と情報抽出

２．マテリアルズインフォマティクスとスパースモデリング

　　（１）．マテリアルズインフォマティクスとスパースモデリング

　　　　ａ．計算科学的アプローチと情報科学的アプローチの融合による効率的な材料探索

　　　　ｂ．スパースモデリングによる機能を予測する記述子抽出

　　　　ｃ．線形回帰におけるスパースモデリングの定式化

　　　　ｄ．線形回帰における全状態探索（ES-LiR）法

　　　　ｅ．全状態探索法による変数選択と状態密度推定

　　（２）．リチウムイオン電池の電解液材料探索への応用

　　　　ａ．マテリアルズインフォマティクスによる蓄電池研究の現状

　　　　ｂ．計算科学による電解液探索へのアプローチ

　　　　ｃ．記述子をコントロールした機能予測

　　（３）．高収率なナノシート合成開発への応用

　　　　ａ．高収率なはく離を実現する指針の確立

　　　　ｂ．未知な系で最少実験数による高収率合成の実証

３．計測インフォマティクスによる新規材料・物質の探索への新たな展開

　　（１）．スパースモデリングによる画像処理

　　　　ａ．フーリエ計測とスパースモデリング

　　　　ｂ．画像データにおけるスパース性とデータ圧縮やノイズ除去

　　（２）． 放射光データの解析への応用事例

　　　　ａ．スパースモデリングによって向上する計測限界と社会貢献への波及

　　　　ｂ．物理モデルから導出される拡張フーリエ基底

　　（３）．計測インフォマティクスによるマテリアルズインフォマティクスの今後の展開

　　　　ａ．スパースモデリング及びベイズ推論による計測インフォマティクスの推進

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