マテリアルズ・インフォマティクス(MI)の基礎と機械学習/ベイズ統計を用いたその応用 <オンラインセミナー>

~ AIによるMIの展開と開発動向、機械学習・ベイズ統計を用いた材料開発のポイント、第一原理計算による効率的な材料開発事例 ~

機械学習やベイズ統計、第一原理計算を用いたデータ駆動型材料探索手法を修得し、材料開発の期間短縮と低コスト化に活かすための講座

・機械学習の基礎からベイズ推定、進化論的計算などの応用技術まで修得し、マテリアルズ・インフォマティクスを材料開発に実装しよう!

・計算科学による物性データ生成法を理解し、マテリアルズ・インフォマティクスに適用しよう!

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講師の言葉

 近年、材料開発の短縮と低コスト化の可能性から、材料科学とデータ科学の融合研究「マテリアルズ・インフォマティクス(MI)/データ駆動型材料研究」が世界的に進展している。データ駆動型材料探索では、ニーズから未知材料を探索する逆問題的手法がいくつか提案・実装されている。実際に、MIで提案された新規化合物が実際に合成され、MI有効性を示す研究事例も報告されている。現状では、MI研究は、技術的には基礎研究の段階を経て、実践段階に至っている。

 本セミナーでは、MI研究の要素技術としての機械学習や記述子といった基本事項から、ベイズ推定や進化論的計算といった発展的事項まで解説する。MI研究は、データ生成の観点から、シミュレーションによる物性データ生成と相性がよく、その融合展開である第一原理MI研究が進展している。本セミナーでは、特に、第一原理MI研究を中心に最近の研究事例を紹介していく。

セミナー詳細

開催日時
  • 2022年04月28日(木) 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 ・材料開発に従事している研究者・技術者
・情報科学、データ科学/統計科学などの分野の研究者・技術者
・物質科学や材料開発への適用に興味のある方
予備知識 ・特に予備知識は前提としませんが、大学教養程度の数学(微分積分・線形代数・統計学)・物理学・化学の知識があると、理解が深まります
修得知識 ・マテリアルズ・インフォマティクスの基礎と応用を理解できる
・データ駆動型物質探索のための情報科学的/統計学的基礎を理解できる
・データ生成のための計算科学について理解できる
プログラム

1.マテリアルズ・インフォマティクス(MI)の基礎

  (1).MIの扱う問題設定

    a.AIの発展とMI研究の展開

  (2).研究分野の動向と開発拠点

    a.MI研究事例

    b.国内外研究拠点

  (3).計算科学とデータ科学 ~第3・第4の科学

    a.計算科学概観

    b.データ科学概観

    c.両者の関係性

 

2.機械学習の基礎

  (1).教師あり学習と教師なし学習

  (2).物性予測のための回帰学習

    a.線形モデルと非線形モデル

    b.ニューラルネットワークと転移学習

    c.学習モデルの性能

    d.内挿手法としての回帰学習

  (3).MIにおける機械学習

    a.化合物空間

    b.記述子

    c.ハイスループットヴァーチャルスクリーニング

 

3.ベイズ統計の基礎

  (1).ベイズの定理

    a.確率・統計に関する復習

    b.ベイズの定理

  (2).逆確率とベイズ更新

    a.ベイズの定理の解釈:逆確率

    b.ベイズの定理の応用:ベイズ更新

 

4.機械学習およびベイズ統計のMIへの応用・応用例

  (1).機械学習によるスペクトル解析

    a.教師なし学習の例:クラスタリング

    b.教師あり学習の例:自己符号化器

  (2).逆問題としての物質探索

    a.MIにおけるベイズ統計

    b.ベイズ最適化:コンピュータ上での実験計画法

    c.ベイズ構造探索:尤度関数と事前確率、ベイズ反転、事後確率

    d.ベイズ構造探索の実装:SMILES形式化合物表現、自然言語処理に基づく化合物生成

    e.ベイズ構造探索の実例:ポリマー探索

  (3).進化論的アルゴリズムに基づく結晶構造探索

    a.進化論的アルゴリズム

    b.事例:高温超伝導化合物の探索

 

5.第一原理計算の基礎

  (1).第一原理計算の概略

    a.第一原理計算の各種方法論

    b.階層的計算科学の関連性

    c.第一原理計算の問題構造

  (2).第一原理計算の数理

    a.基礎方程式

    b.変分原理と近似方策

    c.近似法

  (3).各種方法論

    a.分子軌道(Hartree-Fock; HF)法

    b.分子軌道と軌道エネルギー

    c.分子軌道の占有方法とフントの規則

    d.HF法の限界:電子相関

    e.HF法の改良方策

  (4).密度汎関数法(DFT法)

    a.DFT法の概要

    b.交換相関汎関数

    c.DFT法の問題点:磁性、分子間力、励起状態の問題

  (5).量子モンテカルロ(QMC)法:VMC法とDMC法

    a.DMC法のアイディア

    b.DMC計算の実際

    c.DMC計算例

    d.大規模スパコン上での並列計算効率

 

6.第一原理計算のMIへの適用

  (1).第一原理MI

    a.計算科学とデータ科学の協働

  (2).第一原理MIの実務

    a.第一原理計算のためのインフラ

    b.MI開発のためのインフラ

キーワード マテリアルズ インフォマティクス 計算科学 データ科学 機械学習 少数データ ベイズ統計 ベイズ構造探索 進化論的アルゴリズム 第一原理計算 分子軌道法 HF法 密度汎関数法 DFT法 量子モンテカルロ法 QMC法
タグ 統計・データ解析分析AI・機械学習研究開発商品開発データ解析材料統計・データデータ分析
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
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