小規模・実験データからのマテリアルズインフォマティクスと応用のポイント <オンラインセミナー>

~ MIを活用したプロセス最適化、物質探索技術、小規模・実験データへのMIの適用ポイント ~

・スモールデータと機械学習を効果的に活用したMI技術を学び、応用するための講座

・スモールデータで効果をあげたマテリアルズインフォマティクスのプロセス最適化技術や物質探索技術を修得し、開発実務へ応用しよう! 

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講師の言葉

 データを活用した材料の研究開発であるマテリアルズインフォマティクス(MI)は、計算科学やデータ科学に近い研究者を中心に盛んに行われ、産官学にわたり多くの成功事例が報告されるようになりました。最近、実際の物質・材料を合成でき、自前のデータや経験と勘を持った実験科(化)学者が、いかにMIを活用できるかが課題になっています。しかし、「データの規模が小さい」、「どのように機械学習を使えばよいのか」といった点で、MIは必ずしも実験科学者に浸透しているわけではありません。
 本セミナーでは、実験化学者である我々の研究グループで行った、スモールデータと機械学習の効果的活用によるMIの研究事例について紹介します。具体的には、ナノシート材料の収率や高分子材料の電気化学特性を向上させた事例を中心に紹介し、今後の実験研究へのMIの活用方法について議論したいと思います。

セミナー詳細

開催日時
  • 2021年04月19日(月) 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 ・材料の研究開発に携わる研究者・技術者
・マテリアルズインフォマティクスの導入を検討されている研究者・技術者
・システム、ソフト、データ解析関連の技術者の方
予備知識 ・特に必要ありません
修得知識 ・どのような小規模データをそろえ、どのように機械学習を進め、どのようにそれを次の実験に活かすかというマテリアルズインフォマティクスの実践法
プログラム

1.マテリアルズインフォマティクス(MI)に関する動向
  (1).MIはなぜ期待されているのか?
  (2).MIはいつ始まったのか?
  (3).MIは万能か?
  (4).MIの先端的な取り組み事例は?
  (5).MIはどうやって使うのがよいか?

2.MIを活用したプロセス最適化技術と事例
  :ナノシート収率の向上
  (1).どのような系にMIを導入したのか?
  (2).どのようにデータセットを準備したのか?
  (3).どのような機械学習を行ったのか?
  (4).どのような結果を得たのか?
  (5).MIの成果は何か?

3.MIを活用した物質探索技術と事例
  :高性能な新規リチウムイオン二次電池有機負極の探索
  (1).どのような系にMIを導入したのか?
  (2).どのようにデータセットを準備したのか?
  (3).どのような機械学習を行ったのか?
  (4).どのような結果を得たのか?
  (5).MIの成果は何か?

4.小規模・実験データへのMIの適用
  (1).MIを身近なツールにする時代へ
  (2).明日から現場でできるデータセットの準備
  (3).明日から現場でできる機械学習(罰則項付き線形重回帰)
  (4).実はフル活用してます「研究者の経験・勘・知見」
  (5).予測精度 vs. 実験数削減

5.おわりに:今後の展望
  (1).MIに課せられたタスクと切実な悩み
  (2).質疑応答

キーワード マテリアルズインフォマティクス  MI プロセス最適化 ナノシート データセット 機械学習 物質探索 小規模・実験データ 予測精度 

タグ AI・機械学習材料電池
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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