データ科学・マテリアルズインフォマティクスによる化学・産業データ解析のすすめ方・使い方～材料の機能予測・構造設計およびプロセス設計・管理への応用～

セミナー趣旨

　近年、化学・産業においてデータを解析する動きが活発になっている。しかし、実験室でフラスコを振って得られた実験の結果、医薬品などの新しい製品をつくるのに成功・失敗した結果や、工場でさまざまな製品をつくるときのデータなど、データは蓄積されているにもかかわらず、十分に活用しきれていない状況も存在する。宝の持ち腐れである。
　本セミナーでは、そのような化学・産業データの使い方・解析の仕方を基礎から解説する。データ科学に基づき、データから種々の材料の機能を予測するモデルを構築したり、構築したモデルを活用することで新たな構造を設計したりする方法である。さらに、ケモインフォマティクス・マテリアルズインフォマティクス・プロセスインフォマティクス分野を中心にして豊富な応用事例も説明する。

受講対象・レベル

・ケモインフォマティクス・プロセスインフォマティクス・データ解析・機械学習・マテリアルズインフォマティクスに関心のある方
・分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理に関心のある方
・ビッグデータ・人工知能に関心のある方
・ケモインフォマティクス・プロセスインフォマティクス分野の最新の研究事例について知りたい方
・社内や自分でデータはもっているが、データの活用の仕方・扱い方を知りたい方
・データ解析を始めようとしているがお困りの方
・データ解析の方法・実際のやり方について基礎から学びたい方
・データ科学の考え方を業務に取り入れたいとお考えの方
・回帰モデルやクラス分類モデルの作り方について知りたい方
・非線形の回帰モデルやクラス分類モデルについて学びたい方
・オススメのデータ解析手法について知りたい方
・モデルの予測精度の向上に関心のある方
・モデルの逆解析について知りたい方

習得できる知識

・ケモインフォマティクス・プロセスインフォマティクス・データ解析・機械学習・分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理・マテリアルズインフォマティクスの基礎知識
・ケモインフォマティクス・プロセスインフォマティクス分野の最新の研究事例
・データ解析の一般的なすすめ方
・データ解析の応用事例
・最新のデータ解析手法
・モデルの予測精度向上の方法

セミナープログラム

1.データ科学等によるデータ解析上の基礎知識
　1) 機械学習・人工知能
　2) 定量的構造物性相関・定量的構造活性相関
　3) 化学構造生成
　4) 分子設計
　5) 材料設計
　6) プロセス設計
　7) プロセス管理
　8) マテリアルズインフォマティクス

2.化学・産業データ解析のすすめ方・使い方
　1) データの形式、記述子
　2) データの前処理
　　a) 標準化
　　b) 変数選択
　　c) スムージング (平滑化)
　3) データの可視化・低次元化
　　a) 主成分分析 (Principal Component Analysis, PCA)
　　b) [発展] Generative Topographic Mapping
　　c) [発展] 多様体学習
　　d) [発展] 可視化の性能を検討するための指標
　4) クラスタリング
　　a) 階層的クラスタリング
　　b) k平均法 (k-means)
　　c) [発展] 混合ガウスモデル (Gaussian Mixture Model, GMM)
　5) クラス分類
　　a) 線形判別分析 (Linear Discriminant Analysis, LDA)
　　b) 決定木 (Decision Tree, TD)
　　c) ランダムフォレスト (Random Forest, RF)
　　d) サポートベクターマシン (Support Vector Machine, SVM)
　6) 回帰分析
　　a) 最小二乗法による重回帰分析 (Multiple Linear Regression (MLR) or Ordinary Least Squares (OLS))
　　b) 部分的最小二乗法 (Partial Least Squares, PLS)
　　c) 決定木 (Decision Tree, DT)
　　d) ランダムフォレスト (Random Forest, RF)
　　e) サポートベクター回帰 (Support Vector Regression, SVR)
　7) モデルの予測性能の向上
　　a) アンサンブル学習
　　b) 半教師あり学習 (半教師付き学習)
　8) モデルの適用範囲
　　a) データ範囲
　　b) 中心からの距離
　　c) データ密度
　　d) アンサンブル学習
　9) モデルの逆解析
　　a) グリッドサーチ
　　b) サンプリング
　　c) ベイズの定理
　10) 実行するためのプログラム紹介

3.化学・産業データの活用展開
　～分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理に関する最新の研究事例～
　1) 化学空間の可視化に基づく分子設計
　2) 定量的構造物性(活性)相関モデルの逆解析に基づく分子設計
　3) 定量的構造物性(活性)相関モデルの適用範囲を考慮した分子設計
　4) 実験計画法による材料設計～目標達成確率に基づく適応的実験計画法～
　5) シミュレーションとインフォマティクス技術を活用したプロセス設計

4.まとめ・質疑応答
　1) まとめ
　2) 質疑応答

セミナー講師

明治大学 理工学部　准教授 博士(工学) 　金子 弘昌 先生

＊ご略歴
　2009年4月～2011年9月：東京大学大学院工学系研究科 化学システム工学専攻 博士課程 (修了)
　2009年4月～2011年9月：日本学術振興会特別研究員ＤＣ1
　2011年10月～2017年3月：東京大学大学院工学系研究科化学システム工学専攻 助教
　2017年4月～2020年3月：明治大学理工学部 専任講師
　2020年4月～現在に至る：明治大学理工学部 准教授
＊兼務
　2018年12月～現在に至る：理化学研究所 客員主幹研究員
　2019年4月～現在に至る：大阪大学太陽エネルギー化学研究センター 招聘准教授
　2019年4月～現在に至る：広島大学大学院工学研究科 次世代自動車技術共同研究講座 客員准教授
＊ご専門および得意な分野・研究：
　ケモインフォマティクス、マテリアルズインフォマティクス、プロセスインフォマティクス、分子設計、材料設計、プロセス設計、プロセス管理、プロセス制御

セミナー受講料

【オンラインセミナー（見逃し視聴なし）】1名47,300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36,300円

【オンラインセミナー（見逃し視聴あり）】1名52,800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41,800円

　　＊学校法人割引；学生、教員のご参加は受講料50％割引。

＊見逃し視聴有りをご希望の方は、お申込みの際、備考欄に【見逃し視聴希望】とご記入ください。

受講について

※本講座は、お手許のPCやタブレット等で受講できるオンラインセミナーです。

配布資料・講師への質問等について

• 配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
  （開催1週前～前日までには送付致します）。
  ※準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
  （土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。）
• 当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
  （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。）
• 本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり、
  無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。

下記ご確認の上、お申込み下さい

• PCもしくはタブレット・スマートフォンとネットワーク環境をご準備下さい。
• ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております（20Mbbs以上の回線をご用意下さい）。
  各ご利用ツール別の動作確認の上、お申し込み下さい。
• 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。

Zoomを使用したオンラインセミナーとなります

• ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております。
  お手数ですが下記公式サイトからZoomが問題なく使えるかどうか、ご確認下さい。
  → 確認はこちら
  ※Skype／Teams／LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomでカメラ・マイクが使えない事があります。お手数ですがこれらのツールはいったん閉じてお試し下さい。
• 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。
  ※一部のブラウザは音声（音声参加ができない）が聞こえない場合があります。
  　必ずテストサイトからチェック下さい。
  　対応ブラウザーについて(公式) ;
  　「コンピューターのオーディオに参加」に対応してないものは音声が聞こえません。

※Zoomでの受講が難しい方へ；セミナー動画のライブ配信
（ライブエンコーダーを用いた同時ストリーミング配信）です。

• こちらの形式での受講をご希望の場合は備考欄に【ライブ配信受講】と記載下さい。
  （Zoomまたはライブ配信いずれか一方のみでのご受講となります）
  →こちらから問題なく視聴できるかご確認下さい（テスト視聴動画へ）パスワード「123456」

申込み時に（見逃し視聴有り）を選択された方は、見逃し視聴が可能です

• 開催5営業日以内に録画動画の配信を行います（一部、編集加工します）。
• 視聴可能期間は配信開始から1週間です。視聴期間内は動画を何度でも再生可能です。
  尚、閲覧用のURLはメールにてご連絡致します。
  ※万一、見逃し視聴の提供ができなくなった場合、
  （見逃し視聴有り）の方の受講料は（見逃し視聴無し）の受講料に準じますので、ご了承下さい。
  →こちらから問題なく視聴できるかご確認下さい（テスト視聴動画へ）パスワード「123456」