マテリアルズ・インフォマティクスのためのデータベースの構築と活用事例

第1部 各国における材料データベースの整備状況とマテリアルズ・インフォマティクスの活用事例

(2019年10月10日 10:00〜11:20)

　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。

1. 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は
   2. 日本における取組状況
   3. 諸外国における取組状況
2. 材料データベース
   1. 各国における材料データベースの整備状況
   2. 代表的なデータベース
3. マテリアルズ・インフォマティクスの活用事例
   1. 無機材料における活用事例
   2. 有機材料における活用事例
4. マテリアルズ・インフォマティクスを活用した高分子材料設計に向けて
   1. 高分子材料設計への適用の難しさ
   2. 企業での活用に向けた課題
   3. 今後の展望
• 質疑応答

第2部 材料設計を支えるデータベースの展望とマテリアルインフォマティクス

(2019年10月10日 11:30〜12:50)

　材料データベースはMIの基盤である。一方、データ不足は、MI研究のボトルネックとなっている。MIにおけるビッグデータの考え方、データベースの構築方法、および既存の材料データと知識の活用方について、いくつの例を通して紹介する。

1. 材料データベースの変遷と世界のデータベース
2. データベースからビッグデータへ
   1. 材料データの応用
      • 材料識別・材料選択
      • 特性予測
      • 材料設計
   2. 材料ビックデータの課題
3. データ収集と加工
   1. データフロー
      • データ収集:文献から
      • 研究者のファーストハンドデータ
      • ハイスルプット計算
      • ハイスルプット実験
   2. データ管理
   3. データマネジメントシステム
   4. データ評価と編集
4. マテリアルズインフォマティクス応用例
5. Small data戦略
   1. データの量と品質
   2. スモールデータ戦略
• 質疑応答

第3部 マテリアルズ・インフォマティクスの概要とデータ活用事例

(2019年10月10日 13:30〜14:50)

1. マテリアルズ・インフォマティクス概要
   1. AI for Materialsとマテリアル・ゲノムプロジェクト
   2. 国内外のプロジェクト動向
   3. 機械学習の基礎
   4. 機械学習応用の流れと課題設定の重要性
   5. 代表的な機械学習応用事例の紹介
   6. マテリアルズ・インフォマティクスの課題と解決・今後
      • 物質・材料データの特徴と注意点
      • 「分かりたい」のか「見つけたい」のか
      • 情報科学市民権
2. 高コストな結果から低コストで予測する
   1. 予測技術が解決する課題
   2. 予測モデル作成のワークフロー
   3. 例:アモルファス材料内の拡散経路探索
   4. 例:計算データから触媒収率を予測する
3. 機械学習を応用する前に考えること
   1. 情報科学者とのコミュニケーション
   2. 「課題設定」の重要性
• 質疑応答

第4部 機械学習と計算科学を活用した人間中心の設計開発 – ゴム材料のモルフォロジーを特徴量とした応用例 -

(2019年10月10日 15:00〜16:20)

　計算科学 (数値シミュレーション) によって未経験領域のデータ (設計因子と目的変数) を計画的に取得できます。一方、機械学習を利用すると、データから設計開発に役立つ情報を探索できます。すなわち、機械学習と計算科学を上手く活用することで、現在の開発対象だけではなく今後の開発戦略にも役に立つ情報の発見が期待できます。本講習では、機械学習と計算科学を活用した人間中心の材料開発 (マテリアルズ・インフォマティクス) について、タイヤ用ゴム材料のモルフォロジーを特徴量とした応用例を含めて紹介します。合わせて、重要な因子である人の思考の特徴についても言及します。

1. 機械学習と計算科学を活用した設計開発
   1. 機械学習 (AI) とは
   2. 設計開発における機械学習の役割
   3. 機械学習の活用で困ったこと
   4. 機械学習と計算科学と人との協奏
   5. 新たな発見を目指した設計開発の手順
   6. 複数の目的変数を対象とした場合の機械学習によるデータマイニング
2. マテリアルズ・インフォマティクスの活用事例
   1. マテリアルズ・インフォマティクスとは
   2. ゴム材料の特徴 (モルフォロジーと物性値)
   3. 特徴量としてのモルフォロジー
   4. モルフォロジーを特徴量とした問題設定と実行手順
   5. 機械学習によるゴム材料設計指針の発見
3. 人の思考の特徴
   1. 二重システム理論
   2. 認知容易性
   3. ヒューリスティックスとバイアス
4. まとめ
   1. イノベーションへの道程
   2. 機械学習と計算科学と人と協奏による新たな発見
   3. AI活用について
• 質疑応答

第5部 マテリアルズ・インフォマティクスを活用した技術開発・社内展開

(2019年10月10日 16:30〜17:50)

1. マテリアルズ・インフォマティクスについて
2. 材料設計効率化へのアプローチ
3. 応用事例
• 質疑応答