本セミナーでは、マテリアルズ・インフォマティクスを活用して最適かつ効率よく材料を開発するための手法、設計技術を詳解いたします。
(10:00～11:30)
近年「マテリアルズ・インフォマティックス」というキーワードがよく使われていますが、その本質や概念等に関してはよくわからないという方が多いかと思います。 マテリアルズ・インフォマティックスは計算化学や人工知能といった一見難しそうな技術の塊のように思われますが、実はそれほど難しいものではありません。 本講演では難しい計算式等は一切使用することなく、マテリアルズ・インフォマティックスの概念や応用分野について説明いたします。
(12:10〜13:40)
科学をAIの力で加速するAI for ScienceがAIの研究の重要課題の一つである。その主要ターゲットの一つが物質科学であり、本講演ではAI for Scienceのアプ ローチの一つであるデータ駆動科学の基礎技術として、スパースモデリングにつ いて紹介する。 スパースモデリングは、大量の高次元データから恣意性なしにそ のデータの背後にある仮説 (モデル) を系統的に導くデータ解析を可能にし、2000 年代より爆発的に応用が進んでいる統計学/機械学習の枠組みである。物質・材料におけるスパースモデリングの応用事例しながら、具体的に、どのように物質・ 材料開発へ展開することが可能かを講演する。
(13:50〜15:20)
近年、各所で“Materials Informatics (以下、MI) ”が取り沙汰されている。 MIは米国のMaterials Genome Initiativeを発端に世界中に広がった材料開発の新たな流れであり、 材料科学とデータ科学の融合によって材料開発から実用化に要する時間・コストを大幅に削減しようという試みである。 本講演ではMIの最新動向として、各種材料における活用事例や世界中で整備が進められているデータベースの紹介に加え、今後の更なる活用に向けた課題・展望を紹介する。
(15:30〜17:00)
マテリアルズ・インフォマティクスへの期待が高まっています。しかし、材料設計のための化学実験データの数は、その特性上、所謂ビッグデータにはなり得ません。即ち、適切な精度と効率を持った理論的手法を援用しつつ、マテリアルズ・インフォマティクスを推進していく必要があります。 本講座では、講師自身が現在行っている機能性液体のマテリアルズ・インフォマティクス研究と、そこに至るまでに行った第一原理分子シミュレーションによる研究について、そのヒストリーを遡って紹介します。量子化学・分子動力学を基盤とした理論化学者の視点からマテリアルズ・インフォマティクスの展望についてディスカッションします。