マテリアルズ・インフォマティクスの基礎と新材料開発への応用　＜オンラインセミナー＞

～シミュレーションによる物質探索、物性予測モデルとしての機械学習、ベイズ構造探索の実装、第一原理計算の基礎、量子化学計算、密度汎関数法、量子モンテカルロ（QMC）法～

・実践段階へと至ったマテリアルズ・インフォマティクス技術を基礎から学び、効率的な新材料開発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最新技術を修得し、材料開発の短縮化と低コスト化に応用しよう！

・ＷＥＢ会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。

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の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	2023年01月24日(火) 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、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・技術者の方・情報科学、データ科学／統計科学などの分野の研究者・技術者で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）概観　　（１）．AIの発展　　（２）．MIとは何か？　　　　ａ．研究分野の動向と研究拠点　　　　ｂ．事例１：マテリアル・レポジショニングによる触媒探索　　　　ｃ．事例２：ベイズ統計による物質探索　　　　ｄ．事例３：ハイスループットヴァーチャルスクリーニング　　　　ｅ．事例４：ベイズ最適化　　　　ｆ．データの量と質の問題　　（３）．データ生成エンジンとしてのシミュレーション　　　　ａ．シミュレーション研究のための計算環境：スパコン　　　　ｂ．物質科学シミュレーションの階層性　　　　ｃ．第一原理計算とは何か？　　　　ｄ．事例１：電子物性　　　　ｅ．事例２：フォノン(熱)物性２．マテリアルズ・インフォマティクス技術の基礎　　（１）．科学とインフォマティクス　　（２）．コンピュータによる物質探索　　　　ａ．化合物空間　　　　ｂ．シミュレーションによる物質探索　　　　ｃ．順問題と逆問題　　（３）．MI研究の道具立て　　　　ａ．物性予測モデルとしての機械学習　　　　ｂ．機械学習における内挿性と外挿性　　　　ｃ．物性予測モデルとしての機械学習とシミュレーション　　　　ｄ．MIにおける機械学習　　　　ｅ．物性構造相関　　（４）．記述子　　　　ａ．化学情報／組成情報／フィンガープリント　　　　ｂ．計算科学記述子　　　　ｃ．その他の特徴量抽出　　（５）．機械学習　　　　ａ．教師あり学習と教師なし学習　　　　ｂ．回帰モデル　　　　ｃ．学習モデルの性能　　　　ｄ．ハイスループットヴァーチャルスクリーニング　　　　ｅ．転移学習：少数データの高性能機械学習　　　　ｆ．教師なし学習のMI研究事例　　（６）．逆問題としての物質探索　　　　ａ．ＭＩ研究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　　（７）．マテリアルズ・インフォマティクスを始めるために　　　　・Pythonプログラミング環境とライブラリ３．第一原理計算の基礎と最新技術　　（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）．量子化学計算　　　　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（Density Functional Theory：DFT法）　　　　ａ．DFT法の概要　　　　ｂ．交換相関汎関数　　　　ｃ．DFT法の問題点　　（５）．量子モンテカルロ(QMC)法　　　　ａ．QMC法の原理と実装　　　　ｂ．QMC計算例　　　　ｃ．大規模スパコン上での並列計算効率　　（６）．第一原理計算手法のまとめ　　　　ａ．計算スペックのまとめ　　　　ｂ．第一原理計算を始めるために　　（７）．計算科学とMIの融合展開　　　　ａ．計算材料科学　　　　ｂ．XRDパターン認識　　　　ｃ．元素置換による物性改善　　　　ｄ．進化論的構造探索
キーワード	マテリアルズ・インフォマティクス　MI　マテリアル・レポジショニング　ハイスループットヴァーチャルスクリーニング　ベイズ最適化　データ生成エンジン　第一原理計算　物性予測モデル　記述子　回帰モデル　学習モデル　ベイズ統計　量子化学計算　密度汎関数法　量子モンテカルロ(QMC)法　計算科学
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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