【中止】マテリアルズインフォマティクス(MI)の動向と小規模データ駆動型MIのすすめ

セミナー趣旨

　近年、急速な発展を遂げるマテリアルズインフォマティクス(MI)は、多くの成功事例が報告されるようになってきた。そこで見えてきた課題として、小規模データの扱い方、実験科学者の経験と勘の扱い方が挙げられる。すなわち、実験科学者にはMIの浸透が十分ではない。本講座では、実験化学者である演者の研究グループで行った、小規模データへの機械学習と実験研究者の経験や考察の融合によるMIの研究事例について紹介する。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、MIの活用方法について紹介する。特に、小規模データに対しては、研究者の経験・勘・考察を融合することが重要であることがわかってきました。

受講対象・レベル

　・ 実験や文献の小規模データをMIによって活用したいと思われている方
　・ 機械学習は複雑で難しいと躊躇されている方
　・ 社内でMIの導入を検討しはじめている方
　・ MIを導入してみたものの思ったような活用につながらない方
　・ 実験系研究／技術者だがMIをこれから使ってみたい方

習得できる知識

　・ 小規模データへのMIへの適用方法
　・ 物質探索やプロセス最適化や性能向上のための予測モデル構築方法
　・ 研究者／技術者の熟練の知恵と機械学習の融合方法

セミナープログラム

1．マテリアルズインフォマティクス（MI）の動向
　1-1　MIへの期待
　1-2　MIでできることとできないこと
　1-3　MIのはじまりと最近の動向
　1-4　MIの見えてきた課題
　1-5　小規模データに適用可能なMI
　　
2．MIを活用したプロセス最適化事例：ナノシート材料合成の制御
　2-1　MIを導入した系の紹介
　2-2　データセットの準備
　2-3　機械学習と考察の融合
　2-4　予測モデル構築
　2-5　MIで達成した成果
　　
3．MIを活用した物質探索事例：新規リチウムイオン二次電池有機電極活物質の性能予測と探索
　3-1　MIを導入した系の紹介
　3-2　データセットの準備
　3-3　機械学習と考察の融合
　3-4　予測モデル構築
　3-5　MIで達成した成果
　　
4．小規模・実験データへのMIの適用
　4-1　ツールとしての　MIを活用する時代へ
　4-2　明日からできるデータセットの準備
　4-3　明日からできる機械学習と経験・勘・考察の融合
　　
5．おわりに

※ 適宜休憩が入ります。

セミナー講師

　緒明 佑哉 氏　　慶應義塾大学 理工学部 応用化学科

セミナー受講料

44,000円（税込）　　

＊ 資料付
＊メルマガ登録者39,600円（税込）
＊アカデミック価格26,400円（税込）

★メルマガ会員特典
2名以上同時申込で申込者全員メルマガ会員登録をしていただいた場合、
1名あたりの参加費がメルマガ会員価格の半額となります。

★ アカデミック価格
学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、
大学院の教員、学生に限ります。申込みフォームに所属大学・大学院を記入のうえ、
備考欄に「アカデミック価格希望」と記入してください。

受講について

• 本セミナーはビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
  お申し込み前に、下記リンクから視聴環境をご確認ください。
  　→ https://zoom.us/test
• 当日はリアルタイムで講師へのご質問も可能です。
• タブレットやスマートフォンでも視聴できます。
• お手元のPC等にカメラ、マイク等がなくてもご視聴いただけます。この場合、音声での質問はできませんが、チャット機能、Q&A機能はご利用いただけます。
• ただし、セミナー中の質問形式や講師との個別のやり取りは講師の判断によります。ご了承ください。
• 「Zoom」についてはこちらをご参照ください。

■ お申し込み後の流れ

• 開催前日までに、ウェビナー事前登録用のメールをお送りいたします。お手数ですがお名前とメールアドレスのご登録をお願いいたします。
• 事前登録完了後、ウェビナー参加用URLをお送りいたします。
• セミナー開催日時に、参加用URLよりログインいただき、ご視聴ください。
• 講師に了解を得た場合には資料をPDFで配布いたしますが、参加者のみのご利用に限定いたします。他の方への転送、WEBへの掲載などは固く禁じます。
• 資料を冊子で配布する場合は、事前にご登録のご住所に発送いたします。開催日時に間に合わない場合には、後日お送りするなどの方法で対応いたします。