データ科学的なアプローチを駆使した材料科学研究「マテリアルズ・インフォマティックス」が大きな潮流となっています。マテリアルズ・インフォマティックスがカバーする範囲は広大で、製造プロセスにおける数量や画像に対するデータ科学解析の応用といった、コンセプト理解にさほど難のないものも含まれます。本講では、特にコンセプト理解が難しいとされる「第一原理計算をベースとしたマテリアルズ・インフォマティックス展開」を主題とします。最初に、根幹となる第一原理計算のコンセプト、材料科学研究への使われ方から丁寧に解説します。関連する話題として、計算機の利用やニューラルネットワークによる研究、量子アニーリングを用いた研究など、我々研究グループで取り扱った事例を題材として「どのような考え方で、どこにデータ科学が利用されているのか」という点を解説していきます。
- 材料科学と第一原理計算
- 第一原理計算はどんな暗箱か
- 第一原理計算で物性量を計算する仕組み
- 材料科学シミュレーションでの第一原理計算の位置づけ
- 計算熱力学への展開事例
- マテリアルズ・インフォマティクスとの結びつき
- 第一原理計算研究からインフォマティクスへの道筋
- 物質構造探索
- ランダム探索
- ベイズ探索
- 群知能探索
- 物質構造探索をどう実現するか
- 第一原理計算活用に要求される相関モデリング
- 相関モデリングによる展開事例
- 置換構造の取り扱い
- ハイスループット展開
- ハイスループット計算による展開事例
- 模型理論と組み合わせた物質探索
- 計算機資源理解の抑えどころ
- 計算機資源の確保
- 計算機利用のための知識習得の抑えどころ
- Linux
- テキスト処理
- ファイルマウント
- ネットワーク
- ニューラルネットワークを用いた展開
- 量子アニーリングを用いた展開
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