マテリアルズインフォマティクスにおける少ない実験データを活用した物質探索・プロセス最適化の進め方

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本セミナーでは、実験科学者である講師らの研究グループで行った、小規模データへの機械学習の効果的活用によるマテリアルズインフォマティクスの研究事例について紹介いたします。

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プログラム

本セミナーでは、マテリアルズインフォマティクス (MI) の歴史や最近の動向を概観し、成功例や課題を紹介します。その後、1つの課題である小規模データへのMIの適用方法を、我々の研究グループでの成功例をもとに紹介します。

  1. マテリアルズインフォマティクス (MI) の動向
    1. MIへの期待
    2. MIでできることとできないこと
    3. MIの歴史と最近の動向
    4. MIの産学官における最近の課題
    5. 小規模データへの適用
  2. 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
    1. MIを導入した材料系の紹介
    2. データセットの準備
    3. 機械学習と考察の融合による予測モデル構築
    4. 予測モデルを活用した実験
  3. 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
    1. MIを導入した材料系の紹介
    2. データセットの準備
    3. 機械学習と考察の融合による予測モデル構築
    4. 予測モデルを活用した実験
  4. 小規模・実験データへのMIの適用
    1. ツールとしてのMIを活用する時代へ
    2. データセットの準備
    3. 機械学習と経験・勘・考察の融合によるモデル構築とその応用
  5. おわりに

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