マテリアルズ・インフォマティクスの基礎と第一原理計算の連携による効率的な材料開発への応用 <オンラインセミナー>

~ マテリアルズ・インフォマティクスの基礎、第一原理計算を活用した材料開発、機械学習モデルによる予測精度評価方法 ~

・マテリアルズ・インフォマティクスの基礎と応用を修得し、材料開発の短期化やコスト削減につなげるための講座

・情報科学や機械学習および第一原理計算を活用した材料開発手法や評価手法を事例を交えて修得し、実務で有効活用しよう!

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講師の言葉

 近年、あらゆる学術分野・産業界において情報科学・機械学習の応用が注目されている。特に材料科学においてはマテリアルズ・インフォマティクスという新しい学術分野として確立し、材料科学の発展や材料開発の加速化に貢献している。

 本セミナーでは、第一原理計算や機械学習の基礎知識と共に、マテリアルズ・インフォマティクスの基本的な概念や用語を解説する。また、第一原理計算と連携したマテリアルズ・インフォマティクスの研究事例も併せて紹介し、第一原理計算や情報科学・機械学習をどのように有効活用できるかを述べる。

セミナー詳細

開催日時
  • 2023年03月30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 ・マテリアルズ・インフォマティクスの基礎を学びたい方
・第一原理計算および情報科学・機械学習を活用した材料研究に関心がある方
・マテリアルズ・インフォマティクスの活用を検討されている方
予備知識 ・物理学、化学、材料科学の知識(大学初等レベル程度)
修得知識 ・マテリアルズ・インフォマティクスの基礎知識
・材料科学研究における情報科学・機械学習の活用方法
・第一原理計算と情報科学・機械学習の連携による材料科学研究の方法
プログラム

1.マテリアルズ・インフォマティクスの基礎

  (1).マテリアルズ・インフォマティクスの概要

  (2).第一原理計算の基礎

  (3).機械学習の基礎

  (4).ハイスループット計算

  (5).材料記述子

  (6).材料物性のモデル化

 

2.第一原理計算を用いた材料探索 ~結晶構造データベースに基づく蓄電池材料の安定相の探索

  (1).Liイオン電池用固体電解質

  (2).第一原理計算と結晶構造データベースの連携によるハイスループット計算

  (3).凸包解析

  (4).固体電解質の熱力学的安定性の評価

  (5).過剰Liに伴う固体電解質の還元分解反応式の予測

 

3.機械学習モデルによる物性予測の活用例 ~酸化物材料の誘電率の分析

  (1).ペロブスカイト型酸化物

  (2).機械学習に基づく誘電率予測モデル

  (3).第一原理計算を用いた誘電率の訓練データの作成

  (4).機械学習モデルの予測精度の評価

  (5).誘電率に寄与する重要因子の分析

 

4.第一原理計算・機械学習の連携による材料予測モデルの開発

~半導体中の大規模点欠陥クラスターのナノスケールシミュレーション

  (1).Si半導体中の点欠陥

  (2).機械学習型原子間ポテンシャル

  (3).第一原理計算を用いた全エネルギー・力の訓練データの作成

  (4).原子空孔クラスター予測の機械学習型原子間ポテンシャルの精度評価

  (5).大規模原子空孔クラスターの形成エネルギーの理論的評価

  (6).格子間Siクラスター予測の機械学習型原子間ポテンシャルの精度評価

  (7).大規模格子間Siクラスターの形成エネルギーの理論的評価

キーワード マテリアルズ・インフォマティクス 第一原理計算 情報科学 材料開発 機械学習 蓄電池材料 酸化物材料 半導体 Si シリコン
タグ 統計・データ解析AI・機械学習イノベーションガラスゴムプラスチックレアアースデータ解析金属高分子材料リチウムイオン電池統計・データ蓄電電池
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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