マテリアルズインフォマティクスの概論と記述子、実験計画法の設計

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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。

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プログラム

本セミナーでは、機械学習の入門的解説、材料研究における活用事例、解析ツール等の解説を行いながら、マテリアルズ・インフォマティクスのアウトラインを示す。無機・有機材料の記述子、 (逆) 構造物性相関解析、転移学習によるスモールデータからの予測、実験計画法、ディープラーニングの活用等を話題として取り上げる。

  1. マテリアルズ・インフォマティクスの学術的背景
  2. 機械学習を活用した仮想スクリーニング
    1. 構造物性相関分析
    2. 教師あり学習
    3. 転移学習によるスモールデータからの予測
    4. 適用例
  3. 設計と合成の機械学習
    1. 逆構造物性相関分析
      1. 低分子化合物・ポリマー
      2. 無機化合物
    2. 逆合成経路の予測
    3. 適用例
  4. 物質構造の数値表現 (記述子)
  5. 実験計画法 (ベイズ最適化)
  6. データ科学による「予測」と「理解」
  7. その他:最新の話題

受講料

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