電池材料のマテリアルズ・インフォマティクス

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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の基礎から解説いたします。
また、リチウムイオン電池における材料シミュレーションへの応用などの事例について解説いたします。

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プログラム

無機固体材料データベースを活用して、材料計算をしたデータなどをマテリアルズ・インフォマティクスにより効率的に予測する技術を学びます。今回は、古典力場計算で算出したセラミックス中のリチウムイオン導電性の評価値を題材にして、インフォマティクスの基礎を紹介します。

  1. 電池材料概要 (動画配信)
    1. 電池正極反応 (インターカレーション反応)
    2. 電池特性と結晶/電子構造の関係
    3. 固体電解質におけるイオン伝導 (結晶/電子スケール)
    4. 固体電解質におけるイオンの拡散 (マクロスケール)
  2. 材料シミュレーションとハイスループット計算
    1. Materials Projectからのデータ取得
      • 結晶構造データの取得
      • 物性データの取得
    2. 古典力場計算
      • 古典力場の特徴 (長所と問題点)
      • 分子動力学計算
    3. ハイスループット計算・自動化
      • 全自動網羅計算のためのアルゴリズム
  3. マテリアルズ・インフォマティクスの基礎
    1. 機械学習の概念
      • 過学習
      • 内挿と外挿
      • 訓練/検証/テストデータ
    2. 材料記述子の構築
      • 結晶構造データベース
      • ヒストグラム記述子
    3. 線形関数に対する回帰分析
      • 重回帰分析
      • LASSO 回帰、Ridge 回帰
      • 主成分分析とP L S 回帰
    4. 非線形関数に対する回帰分析
      • ニューラルネットワーク回帰
      • 決定木、ランダム森回帰
      • 2値分類問題について
      • ガウス過程
    5. ベイズ最適化による逆探査
      • 例1:材料シミュレーションと連動させたベイズ最適化
      • 例2:実験評価と組成最適化
  4. まとめ

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