マテリアルズ・インフォマティクスを用いた効率的な材料開発と活用事例

第1部 マテリアルズ・インフォマティクス:概要と適用例

(2018年1月31日 10:00〜11:30)

ビッグデータやAIというキーワードがニュース等でも毎日の様に取り上げられています。データ科学の手法はそれらの基礎を与えていますが、単にデータフィッティング (回帰分析) の域を超え、変数間の相関関係や因果関係をも抽出可能なまでに高度化が進んでいます。ここでは、データ科学手法を物質・材料研究分野に導入した、いわゆるマテリアルズ・インフォマティクスの概要といくつかの適用研究例を紹介します。

1. イントロダクション
   1. ビックデータと第4の科学
   2. マテリアルズ・インフォマティクス (MI)
   3. 世界の動向
2. 物質材料研究
   1. 課題
   2. 順問題と逆問題
3. 第一原理計算
   1. 概要
   2. MIにおける役割
4. 仮想スクリーニング
   1. 機械学習によるモデリング
5. 記述子
   1. 目的変数と説明変数
   2. 良い記述子
6. スパースモデリング
   1. 回帰分析
   2. 正則化
7. ベイズ推定
8. 物質探索
   1. 一般論
9. 構造探索
   1. 進化論的手法
   2. 機械学習手法
10. 物性の機械学習
    1. 高次記述子生成
    2. 共線性
11. まとめ
• 質疑応答

第2部 分子シミュレーションとマテリアルズインフォマティクスを活用した材料設計技術

(2018年1月31日 12:10〜13:40)

　マテリアルズインフォマティクスと分子シミュレーションを組み合わせることにより、材料設計を高効率化させる技術を、具体的な事例を紹介しながら解説します。

1. 技術潮流
2. マテリアルズインフォマティクスの概要
   1. マテリアルズインフォマティクスとは
   2. 設計の流れ
   3. 適用事例の概要 (1)
   4. 適用事例の概要 (2)
3. 材料設計効率化の課題とアプローチ
   1. パラメータサーベイにおける課題
   2. 課題へのアプローチと分子シミュレーション
4. マテリアルズインフォマティクスによる設計事例
   1. 樹脂との密着性を向上させる金属の設計
   2. はんだの破断伸びを向上させる添加元素の選定
   3. 薄膜配線の粒界断線を防止する添加元素の選定
5. まとめ
   1. 有効性の確認
   2. 今後の展望
• 質疑応答

第3部 高分子材料設計へのシミュレーションおよびインフォマティクスの活用

(2018年1月31日 13:50〜15:20)

　近年、人工知能やビッグデータに対する社会的な関心の高まりとともに、その材料研究への応用とも言えるマテリアルズインフォマティクス (MI) が注目を集めている。これに対して当初は、無機材料はともかく高分子への適用は無理だから当面気にしなくて良いとする意見が多かったが、米中欧のMI国家プロジェクト創設など世界的な技術開発競争を受けて、高分子研究者にとっても無視できない状況になりつつある。 　本講演では、まず計算機シミュレーションによる高分子材料設計の基本的な考え方と歴史を振り返った後、MIの動向について欧米の状況も参照しながら概観する。その後、高分子材料にMIを適用する上での課題について考察し、最後に高分子MIへの期待について、演者の試行錯誤の経験を踏まえつつ考えてみたい。

1. 計算機シミュレーションによる高分子材料設計の歴史
   1. 企業における高分子シミュレーションの拡がり
   2. 高分子シミュレーションの難しさ ～空間・時間のマルチスケール性
   3. 計算機による物性予測の枠組み ～シミュレーションとインフォマティクス
   4. 分子シミュレーションでできること/できないこと
   5. 分子シミュレーションによる高分子材料設計の戦略
   6. 東レにおける分子シミュレーション活用事例
2. マテリアルズ・インフォマティクス概要
   1. 国内外の国家プロジェクト概観
   2. マテリアルズ・インフォマティクスを構成する要素
   3. マテリアルズ・インフォマティクスの“成功”を成り立たせているもの
3. 高分子材料設計へのマテリアルズ・インフォマティクス活用に向けて
   1. 高分子材料設計への適用の難しさ
   2. 代理指標を活用した材料設計
   3. シミュレーションとインフォマティクスの相補的活用への期待
• 質疑応答

第4部 マテリアルズ・インフォマティクスによるゴム材料の開発技術

(2018年1月31日 15:30〜17:00)

　数値シミュレーションと機械学習に基づいたインフォマティクス技術の概要と、タイヤ用ゴム材料開発への応用、すなわち、マテリアルズ・インフォマティクスによるゴム材料の開発技術について紹介します。特に、データマイニングツールとしての機械学習に重点を置いて紹介します。

1. インフォマティクス技術
   1. データと役割
   2. 数値シミュレーションと機械学習
   3. データマイニングツールとしての機械学習
   4. 実行手順と活用のイメージ
2. マテリアルズ・インフォマティクスによるゴム材料の開発技術
   1. ゴム材料の特徴
   2. 問題設定
   3. シミュレーションモデルとシミュレーション方法
   4. 実行手順
   5. 自己組織化マップによるデータの前処理
   6. 機械学習による設計指針の発見
3. まとめ
• 質疑応答