近年、急速な発展を遂げるマテリアルズインフォマティクス (MI) は、多くの成功事例が報告されるようになってきた。そこで見えてきた課題として、小規模データの扱い方、実験科学者の経験と勘の扱い方が挙げられる。すなわち、実験科学者にはMIの浸透が十分ではない。
本講座では、実験化学者である演者の研究グループで行った、小規模データへの機械学習と実験研究者の経験や考察の融合によるMIの研究事例について紹介する。具体的には、ナノシート材料の収率や高分子材料の電気化学特性を向上させた事例を中心に、MIの活用方法について紹介する。特に、小規模データに対しては、研究者の経験・勘・考察を融合することが重要であることがわかってきました。
- マテリアルズインフォマティクス (MI) の動向
- MIへの期待
- MIでできることとできないこと
- MIのはじまりと最近の動向
- MIの見えてきた課題
- 小規模データに適用可能なMI
- MIを活用したプロセス最適化事例:ナノシート材料合成の制御
- MIを導入した系の紹介
- データセットの準備
- 機械学習と考察の融合
- 予測モデル構築
- MIで達成した成果
- MIを活用した物質探索事例:新規リチウムイオン二次電池有機電極活物質の性能予測と探索
- MIを導入した系の紹介
- データセットの準備
- 機械学習と考察の融合
- 予測モデル構築
- MIで達成した成果
- 小規模・実験データへのMIの適用
- ツールとしての MIを活用する時代へ
- 明日からできるデータセットの準備
- 明日からできる機械学習と経験・勘・考察の融合
- おわりに
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