マテリアルズインフォマティクスは、近年、急速に進展し、産官学にわたり多くの成功事例が報告されるようになるとともに、いくつかの課題が見えてきました。そのひとつは、実際の物質・材料を合成でき、自前のデータや経験と勘を持った実験科学者がどのようにMIを活用するかです。データの規模が小さい、データが集まりにくい、どのように機械学習を使えばよいのかといった点で、実験科学者には手段としてのMIが十分に浸透していません。
本講座では、実験科学者である我々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MIの研究事例について紹介します。特に、小規模データに対しては、研究者の経験・勘・知見・考察が重要であることがわかってきました。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したいと思います。
- マテリアルズインフォマティクスに関する背景と最新動向
- マテリアルズ・インフォマティクスへ期待されていること
- マテリアルズ・インフォマティクスのはじまり
- マテリアルズ・インフォマティクスでできることとできないこと
- マテリアルズ・インフォマティクスの先端的な取り組み事例
- マテリアルズ・インフォマティクスのこれからの課題
- マテリアルズ・インフォマティクスの小規模データへの適用は可能か
- マテリアルズ・インフォマティクスを活用したプロセス最適化事例:ナノシート収率の向上
- マテリアルズ・インフォマティクスを導入した系の紹介
- データセットの準備
- 研究課題の機械学習可能な問題への変換
- 機械学習
- 予測モデル構築
- 予測モデルを活用した高効率実験
- マテリアルズ・インフォマティクスを活用した物質探索事例:高性能な新規リチウムイオン二次電池有機負極の探索
- マテリアルズ・インフォマティクスを導入した系の紹介
- データセットの準備
- 機械学習
- 予測モデル構築
- モデル構築の失敗事例とそこからの学び
- 予測モデルを活用した高効率実験
- 小規模・実験データへのマテリアルズ・インフォマティクスの適用についてまとめ
- 実験主導マテリアルズ・インフォマティクスの位置づけ
- 問題設定とデータセットの準備
- 機械学習と経験・勘・考察の活用によるモデル構築
- 高効率な実験へ
- DXとの融合
- おわりに (研究者の本音や質疑応答)
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- 視聴期間は2026年3月2日〜6日を予定しております。
ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。