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
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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
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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
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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
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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
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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)
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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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