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マテリアルズインフォマティクス (MI) による高屈折率材料の開発

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第1部 MI・シミュレーション・合成技術の融合による高屈折率液状アクリル樹脂設計と実践事例

(収録予定日時 : 2026年12月10日 10:30〜12:00)

　本講演では、MIを用いた分子設計の基本的な考え方と実践手法を解説するとともに、低誘電分子開発で培った分子生成技術を基盤として、高屈折率液状アクリル樹脂開発への応用事例を紹介する。 　物性予測モデル構築、仮想合成による分子生成、シミュレーション活用、実験検証までの一連の流れを通して、MI・シミュレーション・合成を融合した実践的な材料開発手法について解説する。

  1. はじめに
  2. 材料開発におけるMI活用
    1. MIを用いた分子設計の基本的な考え方
    2. 材料開発における課題と実践上のポイント
    3. 機械学習を用いた分子設計の全体フロー
  3. 分子生成技術
    1. 分子構造生成手法の概要
    2. 部分骨格の組合せによる分子生成
    3. 仮想合成による分子生成
    4. 合成可能性を考慮した分子設計
  4. 高屈折率液状アクリル樹脂開発への展開
    1. 高屈折率材料開発の背景
    2. シミュレーションを活用した物性予測
    3. 機械学習による物性予測モデル構築
      1. 屈折率予測モデル
      2. 融点予測モデル
    4. 仮想合成による候補分子生成
      1. 反応ルール設計
      2. 大規模化学空間探索
    5. 逆解析による有望構造の選定
  5. 実験検証
  6. MI・シミュレーション・合成連携の実践ポイント
  7. 今後の展望
  8. おわりに
    • 質疑応答

第2部 高屈折率材料開発へ向けたマルチフィディテイ学習の実践

(収録予定日時 : 2026年12月10日 13:00〜14:30)

　マルチフィデリティ学習とは、精度やコストの異なる複数のデータ・モデル (高フィデリティと低フィデリティ) を組み合わせることで、計算コストを抑えつつ高い性能の学習モデルを構築しようとする機械学習手法です。 　本稿演では屈折率予測モデルの作成において、マルチフィデリティ学習を適用した例について解説します。データの少ない高屈折領域のデータセットの作成やそれらのデータをマルチフィディテイ学習の手法に落とし込む方法などについて解説する予定です。

  1. はじめに
    • テーマの背景
    • 講演の概要など
  2. 機械学習による屈折率の予測
    1. 学習方法について
    2. 屈折率の算出及び予測
    3. 屈折率予測学習モデルの実例
    4. 高屈折材料対応学習モデル作成の課題
  3. マルチフィディテイ学習
    1. マルチフィディテイ学習とは
    2. 学習に用いるデータセット
    3. マルチフィディテイ学習の手法
    4. マルチフィディテイ学習の具体例
  4. ハイスループット量子化学計算を活用した高屈折化合物予測モデル作成
    1. モデル作成のコンセプト
    2. ハイスループット量子化学計算によるデータセットの作成
    3. 学習用特徴量の設計
    4. マルチフィディテイ学習による学習モデル作成の検討
    5. 作成モデルの評価と考察
  5. まとめ
    • 質疑応答

第3部 機械学習と分子シミュレーションによる高分子材料の自動探索

(収録予定日時 : 2026年12月10日 14:45〜16:15)

　データ数の限られる高分子材料系において、大量のシミュレーションデータを少量の実験データへ転移させる機械学習の方法論であるsimulation-to-real (Sim2Real) 転移学習の実践例について主に紹介する。 　産学連携コンソーシアムによる高分子物性自動計算ライブラリRadonPyを用いた高分子物性データベースPolyOmicsの開発、このデータベースを用いた高分子材料におけるSim2Real転移学習に関する実践例、さらにベイズ最適化による光学用高分子材料の探索例などを紹介する。

  1. 高分子のマテリアルズインフォマティクスにおける課題
    1. 高分子データベースの乏しさ
    2. 高分子の分子動力学 (MD) シミュレーションの困難さ
    3. データ科学におけるデータの重要性
  2. 高分子物性自動計算システムRadonPyの開発
    1. RadonPyの概説
    2. 屈折率とアッベ数の計算手法
  3. 産学連合体によるシミュレーションによる高分子物性データベースの開発
    1. 産学連携コンソーシアムによるオープンデータベース開発
    2. 世界最大の高分子物性データベースPolyOmics
  4. シミュレーションと現実系を繋ぐSim2Real転移学習
    1. Sim2Real転移学習による計算-実験値のキャリブレーションモデル
    2. シミュレーションデータ数に対する汎化性能のスケーリング則の観測
    3. シミュレーション・実験データ数に対する二次元スケーリング則
  5. 自動MD計算と多目的ベイズ最適化を組み合わせた分子設計アルゴリズム
    1. ベイズ最適化の基礎
    2. 光学用高分子材料の自動探索
    • 質疑応答

受講料

  • 1名様: 55,000円(税別) / 60,500円(税込)
  • 複数名: 50,000円(税別) / 55,000円(税込)

複数名同時受講割引について

  • 2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 50,000円(税別) / 55,000円(税込) で受講いただけます。
  • 5名様以降は、1名あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込) で受講いただけます。
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 55,000円(税別) / 60,500円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 100,000円(税別) / 110,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 150,000円(税別) / 165,000円(税込)
    • 4名様でお申し込みの場合 : 4名で 200,000円(税別) / 220,000円(税込)
    • 5名様でお申し込みの場合 : 5名で 230,000円(税別) / 253,000円(税込)
  • 同一法人内による複数名同時申込みのみ適用いたします。
  • 請求書は、代表者にご送付いたします。
  • 他の割引は併用できません。

アカデミック割引

  • 1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)

日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。

  • 学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院、短期大学、附属病院、高等専門学校および各種学校の教員、生徒
  • 病院などの医療機関・医療関連機関に勤務する医療従事者
  • 文部科学省、経済産業省が設置した独立行政法人に勤務する研究者。理化学研究所、産業技術総合研究所など
  • 公設試験研究機関。地方公共団体に置かれる試験所、研究センター、技術センターなどの機関で、試験研究および企業支援に関する業務に従事する方
  • 支払名義が企業の場合は対象外とさせていただきます。
  • 企業に属し、大学、公的機関に派遣または出向されている方は対象外とさせていただきます。

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