マテリアルズインフォマティクス (MI) は、近年急速な発展を見せており、産業界から学術界にわたって様々な成功例が報告されている。中でも計測データを取り扱う計測インフォマティクスの進展が著しい。これまでの機能解析では研究者の経験や直観に依存することが多く、またミクロ組織とマクロ機能の関係性は極めて定性的であった。しかし情報科学の活用によって、測定データの解析や解釈の在り方が変化しつつある。
そこで本セミナーでは顕微鏡データや分光データを対象に、自動的な物性解析を行うための手法や、測定データからの情報抽出の方法、さらには材料創製との連携方法について講義する。特に、材料に内在する自由エネルギーに着目した「拡張型自由エネルギーモデル」の基本概念を説明し、本モデルの設計方法や機能解析の実例について紹介する。マクロ機能の支配因子をミクロ組織に遡って解析する方法や、機能発現メカニズムの因果解析の方法について講演する予定にしている。
- マテリアルズインフォマティクスの概要
- 機械学習の基本
- 機械学習の実験データへの応用
- 課題設定とモデル選択の重要性
- 高次元データから低次元データへ
- モデルの解釈性と説明能力について
- データ生成と前処理について
- 画像データの生成、分光データの生成、計算データの生成について
- パーシステントホモロジーを用いた情報抽出
- フーリエ変換による情報抽出
- イジング模型による情報抽出
- ノイズ除去の方法
- データの類似度評価について
- 拡張型自由エネルギーモデルの設計
- 高次元データの次元削減
- 拡張型エネルギー模型の設計
- 機能の発現メカニズムの詳細解析と因果解析
- マクロ機能からミクロ組織への可視化
- 実例紹介。金属組織から磁区構造まで
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