AIを活用した太陽電池の材料の探索【ライブ配信】

セミナー趣旨

　次世代太陽電池として高分子太陽電池やペロブスカイト太陽電池の研究開発が進められている。これらの素子性能は、材料の構造や物性だけでなく、成膜プロセスや不純物・素子構造など多くの因子が複雑に影響するため、開発には多大な労力と時間を有する。一方、人工知能を用いた材料開発（マテリアルズ・インフォマティクス：MI）が注目を集めており、構造・物性の相関が強い材料で成果をあげている。本講座では、実験的な超高速材料スクリーニング法とMIを融合した次世代太陽電池の開発について紹介し、実験化学者がMIをどのように活用できるかの実例を解説する。

受講対象・レベル

　有機、無機半導体を取り扱う企業研究者

習得できる知識

　実験データを基にした機械学習の実施方法、分光法による材料探索の概念、データ科学によるデータ解釈法

セミナープログラム

1．高分子太陽電池
　1-1　イントロダクション
　1-2　高分子太陽電池の設計指針
　1-3　これまでの開発方法
　1-4　高速実験スクリーニングによるプロセス最適化
　1-5　機械学習による高分子太陽電池の研究
　1-6　人工ニューラルネットワーク、ランダムフォレストによる性能予測
　1-7　ランダムフォレスト分類器による性能予測
　1-8　分子データベースからのスクリーニング
　1-9　合成のための高分子構造探索
　1-10　高分子合成と太陽電池評価
　1-11　さらなる高効率化に向けた機械学習探索

2．ペロブスカイト太陽電池
　2-1　イントロダクション
　2-2　ホール輸送層へのホール移動収率測定
　2-3　統計的解析手法（LASSO）を用いた性能支配因子の探索
　2-4　高効率ホール輸送層のための分子設計指針

3．高速実験スクリーニング
　3-1　イントロダクション
　3-2　時間分解マイクロ波伝導度（TRMC）法の特徴
　3-3　非鉛ペロブスカイト材料探索のための実験的スクリーニング

セミナー講師

佐伯 昭紀 氏　　大阪大学大学院工学研究科 応用化学専攻　教授

【講師経歴】
　1999年　大阪大学工学部 卒業
　2001年　大阪大学大学院 工学研究科 博士前期課程 卒業
　2003年　大阪大学大学院 工学研究科 博士後期課程 中途退学
　2003～2009年　大阪大学 産業科学研究所 助手 助教
　2010～2014年　大阪大学大学院 工学研究科 助教
　2014～2019年　大阪大学大学院 工学研究科 准教授
　2019年　大阪大学大学院 工学研究科 教授
　2007年　大阪大学大学院 工学研究科 博士（工学）取得
【研究歴】
2009～2013年　JST さきがけ研究者「太陽光と光電変換機能」
2015～2019年　JST さきがけ研究者「マテリアルズインフォ」
【所属学会】
　応用物理学会、高分子学会、日本化学会
【著　書】
　マテリアルズ・インフォマティクス, 情報機構 (2018) 145-153
　マテリアルズ・インフォマティクスによる材料開発と活用集, 技術情報協会 (2019) 354-358

セミナー受講料

46,200円　　＊ 税込、資料付
＊メルマガ登録者　40,700 円
＊アカデミック価格　26,400 円

★メルマガ会員特典
2名以上同時申込で申込者全員メルマガ会員登録をしていただいた場合、
2人目は無料（1名価格で2名まで参加可能）、3名目以降はメルマガ価格の半額です。
メルマガ会員割引の適用を希望する場合は、必ず備考欄に【会員割引希望】と記載してください。

★ アカデミック価格
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、
大学院の教員、学生に限ります。申込みフォームに所属大学・大学院を記入のうえ、
備考欄に「アカデミック価格希望」と記入してください。

受講について

• 本セミナーはビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
• セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
• 受講中の録音・撮影等は固くお断りいたします。
• 事前配布資料は、当日までに届くように事前に郵送をいたします。開催日時に間に合わない場合には、後日郵送するなどの方法で対応いたします。
• 講師に了解を得た場合には資料をPDFで配布する場合もございますが、参加者のみご利用に限定いたします。他の方への転送、WEBへの掲載などは固くお断りいたします。
• 開催日時にリアルタイムで講師へのご質問も可能です。
• タブレットやスマートフォンでも視聴できます。