マテリアルズ・インフォマティクスへ向けた材料データベースの活用と構築

第1部 国内外における材料データベースとマテリアルズ・インフォマティクスの活用事例

(2021年2月15日 10:30〜12:10)

　材料科学とデータ科学の融合であるマテリアルズ・インフォマティクスは、様々な活用事例が報告される様になってきており、今後の更なる発展が期待される。本講演では、マテリアルズ・インフォマティクスの肝となるデータベースの整備状況や最新の事例を紹介し、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とは
   1. マテリアルズ・インフォマティクスのはじまり
   2. 日本における取組状況
   3. 海外における取組状況
2. 材料データベース
   1. 国内外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のこれから
   1. 企業での活用に向けた課題
   2. 今後の展望
• 質疑応答

第2部 高分子データベースを活用した機械学習による高分子設計

(2021年2月15日 13:00〜14:40)

　近年、化学・産業においてデータが蓄積されつつあり、そのデータを解析する動きが活発になっている。しかし、実験結果、高機能性材料などの開発データ、化学・産業プラントにおいて様々な製品を製造する際のデータなど、蓄積されたデータを十分に活用しきれていない状況も存在する。本セミナーでは、そのような化学・産業データの使い方・解析の仕方を基礎から解説する。さらに、データサイエンスに基づき、高分子データベースから高分子の物性を予測するモデルを構築したり、構築したモデルを活用することで新たな化学構造・実験条件を設計したりする方法を説明する。

1. ケモインフォマティクス・マテリアルズインフォマティクスの基礎知識
   1. 機械学習・人工知能
   2. 定量的構造物性相関・定量的構造活性相関
   3. 化学構造生成
   4. 分子設計
   5. 材料設計
   6. 研究事例
2. 化学・産業データ解析の進め方・活用方法
   1. データの形式、記述子
   2. 一般的なデータの前処理
   3. 回帰分析
   4. クラス分類
3. 高分子設計
   1. 高分子データの扱い
   2. データの前処理
   3. 物性予測モデル構築
   4. 化学構造設計・分子設計・材料設計
• 質疑応答

第3部 マテリアルズインフォマティクスを支えるデータベースの構築とデータの収集

(2021年2月15日 14:50〜16:30)

　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. データの力
2. 材料データベースの変遷と世界のデータベース
   1. ハンドブックとデータシート
   2. データベース
   3. ビッグデータ
3. 材料データベース&ビッグデータの構築
   1. データ品質
   2. 材料データ収集技術
   3. 材料データの統合
4. 材料データベース構築例
5. Small data戦略
• 質疑応答