高次元材料情報統合学による材料開発の革新的加速

材料研究・開発の種々の課題ごとに活用できる機械学習法を紹介する。同時に、材料組織の数値化 (材料ゲノム) の最先端についてできるだけわかりやすく解説する。

1. 3D4D定量材料組織学
   1. 材料組織のmetric特徴値とtopology特徴値の基礎
   2. 最近の形態解析最前線 (パーシステントホモロジー群)
2. 機械学習を活用した材料工学最前線
   1. 材料組織画像解析
      1. 機械学習型画像処理の基礎と応用
      2. ディープラーニングによる組織識別の基礎と応用
   2. スパース学習
      1. Lasso
      2. データ変換・変数選択
      3. 感度解析
      4. ベイズ推定
   3. ニューラルネットワークによる特性推定の順解析モデルの構築
      1. ニューラルネットワークの基礎
      2. 過学習の抑制対策 (ペナルティー損失関数)
      3. 逆解析
   4. 実験計画法 (ベイズ的最適化) の基礎
3. MIP仙の紹介
   • 人工知能技術を使って鉄鋼材料の特性を予測できるシステム
   • 材料の組織画像データから、応力歪み曲線を推定する