蓄電池研究におけるマテリアルズ・インフォマティクスの活用法＜Zoomによるオンラインセミナー＞

セミナー趣旨

リチウムイオン電池材料の研究・開発に第一原理計算などのシミュレーションツールが活用され、大量の物性データを獲得することができるようになってきました。このような知識を、マテリアルズ・インフォマティクスと呼ばれる情報科学と組み合わせることで、材料探索の可能性が広がると期待されています。本講演では、材料シミュレーションとインフォマティクスの基礎知識について実例を交えて紹介します。

受講対象・レベル

電池材料またはセラミックス材料の研究に1年～数年程度携わっている方の内、
マテリアルズ・インフォマティクスに興味をもたれている方を主対象にしています。

必要な予備知識

無機固体化学の基礎知識（学部程度）が必要です。
マテリアルズ・インフォマティクスの初心者向け講習会です。

習得できる知識

・電池材料と材料シミュレーションに関する基礎知識
・マテリアルズ・インフォマティクスに関する予備的知識、機械学習・回帰分析の概念

セミナープログラム

1.電池材料とインフォマティクス概要
　　　1）電池正極反応（インターカレーション反応）
　　　2）電池特性と結晶／電子構造の関係
　　　3）固体電解質におけるイオン伝導（結晶／電子スケール）
　　　4）固体電解質におけるイオンの拡散（マクロスケール）

2. 材料シミュレーションとハイスループット計算
　　　1）Materials Projectからのデータ取得
　　　　　・結晶構造データの取得
　　　　　・物性データの取得
　　　2) 古典力場計算
　　　　　・古典力場の特徴（長所と問題点）
　　　　　・分子動力学計算
　　　3) ハイスループット計算・自動化
　　　　　・全自動網羅計算のためのアルゴリズム

3. マテリアルズ・インフォマティクスの基礎
　　　1) 機械学習の概念
　　　　　・過学習
　　　　　・内挿と外挿
　　　　　・訓練／検証／テストデータ
　　　2) 材料記述子の構築
　　　　　・結晶構造データベース
　　　　　・ヒストグラム記述子
　　　3）線形関数に対する回帰分析
　　　　　・重回帰分析
　　　　　・LASSO回帰、Ridge回帰
　　　　　・主成分分析とPLS回帰、
　　　4) 非線形関数に対する回帰分析
　　　　　・ニューラルネットワーク回帰
　　　　　・決定木、ランダム森回帰
　　　　　・2値分類問題について
　　　　　・ガウス過程
　　　5) ベイズ最適化による逆探査
　　　　　・例1：材料シミュレーションと連動させたベイズ最適化
　　　　　・例2：実験評価と組成最適化

4. まとめ

セミナー講師

名古屋工業大学 生命・応用化学専攻　教授 博士（工学）　中山 将伸 先生

【講師略歴】
2004年　博士（工学）東京工業大学　
2004年～　　　東京工業大学　助教
2009年～　　　名古屋工業大学　准教授
2016年～現在　名古屋工業大学　教授
2012年～　　　京都大学　触媒・電池元素戦略拠点　拠点教授　（兼職）
【専門】
リチウムイオン電池の材料と電気化学反応を実験および計算・解析

セミナー受講料

1名41,800円(税込（消費税10％）、資料付)
　＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき30,800円
　＊学校法人割引；学生、教員のご参加は受講料50％割引。

＊準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みお願い致します。
　（土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。）

受講について

＊本講座は、Zoom を使用したオンラインセミナーです。
　（下記ご確認の上、お申込み下さい）。

• 本講座は、オンライン受講のみ可能です。セミナー会場での受講はできません。
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  Zoomで不調となる場合があります。お手数ですが同様のツールは一旦閉じてからお試し下さい。
• Zoomアプリのインストール、zoomへのサインアップをせずブラウザからの参加も可能です
• 開催が近くなりましたら、当日の流れ及び視聴用のURL等をメールにてご連絡致します。
• 本講座の配布資料は、PDFにてご送付申し上げます。
• 本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、
  録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止いたします。
• 本講座はお申し込みいただいた方のみ受講いただけます。
  複数端末から同時に視聴することやプロジェクタ等による複数人での視聴は禁止いたします。
• 当日、可能な範囲で質疑応答、個別質問も対応致します。
  （全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。）