マテリアルズインフォマティクスの動向と小規模データを活用する化学・素材関連研究の高効率化

〇「マテリアルズインフォマティクス(MI)を使った研究開発に興味はあるものの、どのように自社の研究開発に取り入れられるかがわからない」という方は是非ご参加ください！！ 〇具体的な事例に適用できるよう、ナノシート材料の合成プロセスの制御やリチウムイオン二次電池の有機活物質の探索など、具体的な事例をもとにご紹介します！

セミナー講師

 慶應義塾大学 理工学部 応用化学科 准教授　  緒明 佑哉 先生

■ご略歴2002年3月 慶應義塾大学　理工学部　応用化学科　卒業2006年3月 慶應義塾大学 大学院理工学研究科 総合デザイン工学専攻　後期博士課程修了　博士（工学） 取得2007年4月 日本学術振興会　特別研究員(PD)　　　 　　研究機関：東京大学　大学院工学系研究科2009年4月 慶應義塾大学　理工学部　応用化学科　助教2012年4月 同　専任講師2016年4月 同　准教授2016年10月～2020年3月JSTさきがけ研究者（兼任）2018年8月～2020年7月文部科学省研究振興局　学術調査官（兼任）■ご専門および得意な分野・ご研究層状物質・ナノシート材料・二次元材料・共役高分子・マテリアルズインフォマティクス、これらを活かした機能材料の研究■本テーマ関連学協会でのご活動所属学会　日本化学会・高分子学会・日本セラミックス協会

セミナー受講料

【オンラインセミナー（見逃し視聴なし）】：1名41,800円(税込（消費税10％）、資料付)＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき30,800円

【オンラインセミナー（見逃し視聴あり）】：1名47,300円(税込（消費税10％）、資料付)＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円

＊学校法人割引；学生、教員のご参加は受講料50％割引。

受講について

• 配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。（開催1週前～前日までには送付致します）※準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。（土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。）
• 受講にあたってこちらをご確認の上、お申し込みください。
• Zoomを使用したオンラインセミナーです→環境の確認についてこちらからご確認ください
• 申込み時に（見逃し視聴有り）を選択された方は、見逃し視聴が可能です→こちらをご確認ください

セミナー趣旨

  「マテリアルズインフォマティクス(MI)を使った研究開発に興味はあるものの、どのように自社の研究開発に取り入れられるかがわからない」という声をよく聞きます。本講座では、MIの動向に続き、我々のグループ内の小規模な実験や文献データであっても、機械学習と研究者の経験や勘を併用するMIにより、それを活かした効率的な研究開発が可能となった事例をご紹介します。皆様のまわりにある具体的な事例に適用できるよう、ナノシート材料の合成プロセスの制御やリチウムイオン二次電池の有機活物質の探索など、具体的な事例をもとにご紹介したいと思います。

受講対象・レベル

・本テーマに興味のある方なら、どなたでも受講可能です。・実験や文献の小規模データにMIを適用したいと思われている方・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を使いたい方・熟練の経験や勘と考察などをMIに融合できないか検討されている方

必要な予備知識

この分野に興味のある方なら、特に予備知識は必要ない。

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) 一般的なMIへの期待 2) MIでできることとできないこと 3) MIの歴史と最近の動向 4) MIに関する最近の課題 5) 小規模データに適用可能なMI2．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 1) MIを導入した系の紹介 2) データセットの準備 3) 機械学習と考察の融合による記述子抽出 4) 予測モデル構築 5) 予測モデルを活用した最少実験数での実験例 6) 適用範囲の拡張に関する検討と予測モデル改良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 1) MIを導入した系の紹介 2) データセットの準備 3) 機械学習と考察の融合による記述子抽出 4) 予測モデル構築 5) 予測モデルを活用した最少実験数での実験例 6) 適用範囲の拡張に関する検討と予測モデル改良4．小規模・実験データへのMIの適用 1) ツールとしてのMIを活用する時代へ 2) 明日からできるデータセットの準備 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

■講演中のキーワードマテリアルズインフォマティクス小規模データスパースモデリング実験主導型研究者の経験と勘線形回帰

■受講された方の声（一例）・少データを用いたMIの活用方法の参考にしたく参加させていただきました。非常に丁寧な説明で分かりやすかったです。   ありがとうございました。・MI活用事例に関する情報収集の為、参加しました。スパースモデリングについてのお話が興味深かったです。・最新動向を含めて、非常に分かりやすかったです。ありがとうございました。・全般的に興味深い内容で、受講して良かったです。ありがとうございました。   などなど……ご好評の声を多数頂いております！