マテリアルズ・インフォマティクスにおけるモデリングと逆解析

第1部 スパースモデリングによるマテリアルズインフォマティクスの基礎と応用

(2019年6月14日 10:00〜13:45) (途中 昼食休憩を含みます)

　欧米の巨大IT企業の人工知能 (AI) の開発責任者が、CERN (欧州原子核研究機構) において、AIの講演を行っていることからわかるように、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、近年、研究機関だけでなく、民間企業からも注目を集めつつある、新規材料・物質開発を目的にしたマテリアルズインフォマティクスであることは疑いない。 　本講演ではAI for Scienceのアプローチの一つであるスパースモデリングの基礎について講義する。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。次に、マテリアルズインフォマティクスにおけるスパースモデリングの応用事例を紹介する。最後に、近年注目を浴びつつある、物質科学への計測データに対するインフォマティクスの応用 (計測インフォマティクス) を紹介するとともに、計測データと計算データの融合によるマテリアルズインフォマティクスの今後の展開について議論する。

1. スパースモデリングの基礎
   1. データ駆動科学とスパースモデリング
   2. 機械学習の基礎:分類と回帰
   3. スパースモデリングの基礎
2. スパースモデリングによるマテリアルズインフォマティクス
   1. マテリアルズインフォマティクスとスパースモデリング
   2. リチウムイオン電池の電解液材料探索への応用
   3. 高収率なナノシート合成開発への応用
3. 計測インフォマティクスによる新規材料・物質の探索への新たな展開
   1. スパースモデリングによるフーリエ計測への応用
   2. 大規模放射光データへのスパースモデリングの応用
   3. 計測データと計算データの融合によるマテリアルズインフォマティクスの今後の展開について
• 質疑応答

第2部 モデルの逆解析手法とその解析事例

(2019年6月14日 14:00〜17:00)

分子設計、材料設計を行う上でデータのモデル化だけではなく、その逆解析が重要となる。その考え方を中心に紹介し、その事例も示す。

1. ケモインフォマティクスとは
   1. データのモデル化法について
   2. モデルの逆解析について
2. 分子設計の事例紹介
   1. 医薬品分子設計
      1. 化学空間の可視化による構造探索
      2. タンパクと化合物の相互作用空間の可視化と構造探索
3. ポリマーアロイを題材とした有機材料の設計
   1. 輝度向上性フィルムの成分組成とプロセス条件の最適化
4. 触媒設計についての事例紹介
5. 無機材料について
   1. 無機材料物性予測
   2. 結晶系予測
   3. 半導体解析状態解析
6. ケモインフォマティクスを進めるにあたっての環境、データフォーマット、ツールについて
7. ソフトセンサー
   1. 化学プラントの監視のためのソフトセンサー
      1. ソフトセンサーの構築法
      2. ソフトセンサーの劣化
      3. 適応型ソフトセンサーの開発
   2. ソフトセンサーを用いた制御
8. プロセス・インフォマティクス – 材料設計・プロセス設計・品質管理と制御の連動
9. 少ない実験データから出発して目的物性を達成するには
• 質疑応答