マテリアルズ・インフォマティクスの導入と実用化に向けた活用法

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本セミナーでは、マテリアルDX導入の課題やポイント、求められる人材とその育成、マテリアルズ・インフォマティクスで用いる機械学習手法、逆解析による分子探索や組成・実験条件の最適化等のMI実施の具体例、データベースの構築、マテリアルズ・インフォマティクス特許、講師所属企業における事例、今後のトレンドなど、実際に企業で取り組んできた講師が実践方法と実情を踏まえたポイントを解説いたします。

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プログラム

DX, AI技術を用いたマテリアルDX,マテリアルズ・インフォマティクス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解説します。

  1. マテリアルDXとは
    1. マテリアルDXの背景
    2. マテリアルDXがブームになった背景
    3. マテリアルDX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DX人財
    1. マテリアルDXに求められる人財
    2. マテリアルDXに求められる技術
    3. 人財育成
      - 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. マテリアルズ・インフォマティクス用データベースの作り方
    2. データベースのマテリアルズ・インフォマティクス活用
  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DXトレンドを追う
    1. 量子コンピュータ
    2. 自律型実験装置
    3. エッジAI、Robotic Process Automation (RPA) の活用
    4. 自然言語処理
    5. メタバース/デジタルツイン/VR/AR

受講料

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