国内外の材料データベース整備状況を、事例と共に詳解!

管理コスト⇔データの価値(信頼性、有効期限、情報量)を踏まえたデータベース構築・採用のヒントが得られる!

セミナープログラム

【10:30-12:10】

国内外における材料データベースとマテリアルズ・インフォマティクスの活用事例

九州大学 大学院工学研究院 応用化学部門 准教授 加藤 幸一郎 氏

【習得できる知識】

  • 国内外の材料データベース整備状況
  • マテリアルズ・インフォマティクスの活用事例
  • マテリアルズ・インフォマティクスの“これまで”と“これから”

【講座の趣旨】
材料科学とデータ科学の融合であるマテリアルズ・インフォマティクスは、様々な活用事例が報告される様になってきており、今後の更なる発展が期待される。本講演では、マテリアルズ・インフォマティクスの肝となるデータベースの整備状況や最新の事例を紹介し、今後の更なる活用に向けた課題・展望を紹介する。

  1. マテリアルズ・インフォマティクスとは
    1. マテリアルズ・インフォマティクスのはじまり
    2. 日本における取組状況
    3. 海外における取組状況
  2. 材料データベース
    1. 国内外における材料データベースの整備状況
    2. 代表的なデータベース
  3. マテリアルズ・インフォマティクスの活用事例
    1. 無機材料における活用事例
    2. 有機材料における活用事例
  4. マテリアルズ・インフォマティクスのこれから
    1. 企業での活用に向けた課題
    2. 今後の展望

【質疑応答】


【13:00-14:40】

高分子データベースを活用した機械学習による高分子設計

明治大学 准教授 金子 弘昌 氏

【習得できる知識】
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・データ解析・機械学習・分子設計・材料設計の基礎知識、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の研究事例、データ解析の一般的なすすめ方・活用の仕方、高分子設計 (化学構造の扱い・サンプルの特徴量化・機械学習・分子設計・材料設計)、データ解析の応用事例、データ解析手法・モデリング手法

【講座の趣旨】
近年、化学・産業においてデータが蓄積されつつあり、そのデータを解析する動きが活発になっている。しかし、実験結果、高機能性材料などの開発データ、化学・産業プラントにおいて様々な製品を製造する際のデータなど、蓄積されたデータを十分に活用しきれていない状況も存在する。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。さらに、データサイエンスに基づき、高分子データベースから高分子の物性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化学構造・実験条件を設計したりする方法を説明する。

  1. 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. 研究事例
  2. 化学・産業データ解析の進め方・活用方法
    1. データの形式、記述子
    2. 一般的なデータの前処理
    3. 回帰分析
    4. クラス分類
  3. 高分子設計
    1. 高分子データの扱い
    2. データの前処理
    3. 物性予測モデル構築
    4. 化学構造設計・分子設計・材料設計

【質疑応答】


【14:50-16:30】

マテリアルズインフォマティクスを支えるデータベースの構築とデータの収集

(国研)物質・材料研究機構 統合型材料開発・情報基盤部門 副部門長 徐 一斌 氏

【習得できる知識】
世界の材料データベースの歴史と現状、MIに必要なデータ収集・加工、データベース構築のコンセプトと方法、データ応用例とスモールデータ戦略について、習得できる。

【講座の趣旨】
材料データベースはMIの基盤である。一方、データ不足は、MI研究のボトルネックとなっている。MIにおけるビッグデータの考え方、データベースの構築方法、および既存の材料データと知識の活用方について、いくつの例を通して紹介する。

  1. データの力
  2. 材料データベースの変遷と世界のデータベース
    1. ハンドブックとデータシート
    2. データベース
    3. ビッグデータ
  3. 材料データベース&ビッグデータの構築
    1. データ品質
    2. 材料データ収集技術
    3. 材料データの統合
  4. 材料データベース構築例
  5. Small data戦略

【質疑応答】

セミナー講師

  1. 九州大学 大学院工学研究院 応用化学部門 准教授 加藤 幸一郎 氏
  2. 明治大学 准教授 金子 弘昌 氏
  3. (国研)物質・材料研究機構 統合型材料開発・情報基盤部門 副部門長 徐 一斌 氏

セミナー受講料

1名につき60,500円(税込、資料付) 
〔1社2名以上同時申込の場合1名につき55,000円(税込)〕

受講について

  • 本講座はZoomを利用したLive配信セミナーです。セミナー会場での受講はできません。
  • 下記リンクから視聴環境を確認の上、お申し込みください。
     → https://zoom.us/test
  • 開催日が近くなりましたら、視聴用のURLとパスワードをメールにてご連絡申し上げます。
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  • パソコンの他にタブレット、スマートフォンでも視聴できます。
  • セミナー資料はお申込み時にお知らせいただいた住所へお送りいたします。
    お申込みが直前の場合には、開催日までに資料の到着が間に合わないことがあります。ご了承ください。
  • 当日は講師への質問をすることができます。可能な範囲で個別質問にも対応いたします。
  • 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複数人での視聴は禁止いたします。
  • Zoomのグループにパスワードを設定しています。
    部外者の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
    万が一部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

※セミナーに申し込むにはものづくりドットコム会員登録が必要です

開催日時


10:30

受講料

60,500円(税込)/人

※本文中に提示された主催者の割引は申込後に適用されます

※銀行振込、会場での支払い

開催場所

全国

主催者

キーワード

化学技術一般   高分子・樹脂材料   データマイニング/ビッグデータ

※セミナーに申し込むにはものづくりドットコム会員登録が必要です

開催日時


10:30

受講料

60,500円(税込)/人

※本文中に提示された主催者の割引は申込後に適用されます

※銀行振込、会場での支払い

開催場所

全国

主催者

キーワード

化学技術一般   高分子・樹脂材料   データマイニング/ビッグデータ

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