マテリアルズ・インフォマティクスの基礎と新規材料開発の探索

マテリアルズ・インフォマティクス (MI) の活用は新規材料開発に欠かせないものになりつつあり、活用の用途は広がるばかりです。本講習会ではマテリアルズ・インフォマティクスのハウツーに加え、実用化を目指したその活用法並びに今後の展開について様々な角度から展開します。

1. マテリアルズ・インフォマティクス (MI) とは?
   1. マテリアルズ・インフォマティクスの背景
   2. マテリアルズ・インフォマティクスがブームになった背景
   3. マテリアルズ・インフォマティクス導入時のポイント
   4. マテリアルズ・インフォマティクス解析の流れ
2. マテリアルズ・インフォマティクス人財
   1. マテリアルズ・インフォマティクスに求められる人財
   2. マテリアルズ・インフォマティクスに求められる技術
   3. 人材育成
      ～マテリアルズ・インフォマティクス解析手法～
3. 機械学習概要
   1. 機械学習基礎編
      1. 必須用語
      2. 機械学習モデル概要
      3. 機械学習モデルの評価手法
      4. データの次元圧縮による可視化
   2. 機械学習応用編
      1. 特徴量エンジニアリング
      2. 説明変数選択
      3. 機械学習モデルのハイパーパラメータの最適化
      4. アンサンブル学習
4. 最適条件探索手法
   1. 実験計画法
   2. ベイズ最適化
   3. 遺伝的アルゴリズム
   4. 予測用候補サンプルの作り方
5. ケモインフォマティクス
   1. 化合物データの取り扱い
   2. 構造記述子
   3. 化合物の類似度の計算
   4. 分子構造生成
6. 実験的な精度向上に向けて
   1. 複合系のデータの取り扱い
   2. 公共データベース、特許、文献情報の活用
   3. 適用領域 (Applicability Domain: AD)
   4. 予測、候補サンプルの選択の仕方
7. 画像解析
   1. マテリアルズ・インフォマティクスでよく扱う画像解析の課題点
   2. 画像の前処理
   3. 画像の特徴量抽出、特徴量解析
   4. パーシステントホモロジー
8. データベース構築
   1. MI用データベースの作り方
   2. データベースのMI活用
9. マテリアルズ・インフォマティクス知財
   1. マテリアルズ・インフォマティクス特許の動向
   2. マテリアルズ・インフォマティクス特許戦略
   3. マテリアルズ・インフォマティクス特許の権利化
10. 今後のマテリアルズ・インフォマティクス・トレンドを追う
    1. 量子コンピュータ
    2. マテリアルズ・インフォマティクス・ロボティクス
    3. エッジAI、Robotic Process Automation (RPA) の活用
    4. 自然言語処理
    5. 未来予測