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第一原理計算と機械学習を用いた材料設計 ~基礎原理から機械学習力場活用の最新動向まで~
全国41,8002024-05-29
データ駆動型物質探索のための統計学的基礎
(機械学習やベイズ推定)と、
データ生成のための計算科学(第一原理計算)を理解!
セミナー趣旨
材料科学とデータ科学の融合展開である「マテリアルズ・イ ンフォマティクス(MI)」研究は、米国「Materials Genome Initiative」の発足以来、10年の節目を迎え、技術的には基礎研究の段階を経て、実践段階に至っている。本セミナーでは、MI研究の要素技術としての機械学習やベイズ統計の基礎と、第一原理計算によるデータ生成に基づく第一原理MI研究の事例を紹介する。特に、MI研究におけるデータ量に関する視点から、MI研究に固有の問題とその対処方法について解説する。また、MI研究を実際に始める場合に必要となるプログラミング環境や計算機環境など、実践的な話題についても提供する。
受講対象・レベル
- 本テーマにご関心のある材料開発に従事している研究者、技術者の方
必要な予備知識
- 物理学・化学、あるいは、情報科学・統計科学に関する知識があると理解が深まります。
習得できる知識
マテリアルズ・インフォマティクスの基礎と応用を理解できる。
特に、データ駆動型物質探索のための統計学的基礎(機械学習やベイズ推定)と、データ生成のための計算科学(第一原理計算)について理解できる。
セミナープログラム
- マテリアルズ・インフォマティクス(MI)概観
- 日本の材料開発研究
a) 事例紹介
b) 4つの科学
c) インフォマティクス - マテリアルズ・インフォマティクス
a) 研究分野の動向/研究拠点
b) インフォマティクスの成功事例/触媒探索
c) コンピュータによる物質探索/ベイズ統計
d) MI研究分野の研究事例/ハイスループット仮想スクリーニング
e) MI研究分野の研究事例/ベイズ探索
f) インフォマティクスだけで十分か?/データの問題:量と質 - データ生成エンジンとしてのシミュレーション
a) スパコン:シミュレーション研究のための必須アイテム
b) 物質科学シミュレーションの階層性/連続体系・分子系・電子系
c) 第一原理計算とは何か?
d) 第一原理計算研究の特徴
e) 階層的計算科学の協働
- 日本の材料開発研究
- MI研究の基礎と応用
- 科学とインフォマティクス
- MI研究における究極の目標:コンピュータによる物質探索
a) 何故MIは後発か?
b) 問題設定:化合物空間/未知化合物の数
c) 物質探索・物質設計/新規物質をどうやって探すのか?
d) 順問題と逆問題
e) MI研究の現状 - MI研究の道具立て
a) 回帰と逆問題
b) 機械学習/物性予測モデル
c) 機械学習の勘所
d) 記述子
e) 機械学習の実例 - MI研究における物質探索/実例
a) 回帰学習の応用としてのハイスループット仮想スクリーニング
b) ベイズ最適化: コンピュータ上での実験計画法
c) 転移学習:少数データの高性能機械学習 - 逆問題としての物質探索
a) MI研究におけるベイズ統計
b) ベイズ構造探索:尤度関数と事前確率、ベイズ反転、事後確率
c) ベイズ構造探索の実装:物質表現/SMILES形式
d) ベイズ構造探索の実装:自然言語処理に基づく化合物生成
e) ベイズ構造探索の実例:ポリマー探索
f) ポリマー探索とシミュレーション - マテリアルズ・インフォマティクスを始めるために
a) Pythonプログラミング環境/ライブラリ
b) データベース
- 第一原理計算の基礎と応用
- 計算科学とデータ科学
a) 内挿性と外挿性
b) 物性予測モデル - 計算科学
a) 計算科学の位置づけ
b) 階層的計算科学
c) 第一原理計算の強み
d) 材料設計における第一原理計算/モデリング
e) 第一原理計算を始める前に - 第一原理計算
a) 問題の構造
b) 基礎方程式の解き方/数理
c) 密度汎関数法
d) 量子モンテカルロ法 - 第一原理計算の研究例
a) 材料計算科学における量子モンテカルロ法研究
b) 材料計算科学における密度汎関数法研究 - 第一原理計算のための計算機環境
a) 大規模スパコン - 最近の研究から
a) MI研究と計算科学の連携 - 総括
- 計算科学とデータ科学
セミナー講師
北陸先端科学技術大学院大学(JAIST)
情報社会基盤研究センター 准教授 博士(工学) 本郷 研太 先生
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。
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。
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。
セミナーを復習したい方、当日の受講が難しい方、期間内であれば動画を何度も視聴できます。
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」
※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
47,300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、コンビニ払い
開催場所
全国
主催者
キーワード
化学技術一般 機械学習・ディープラーニング モンテカルロ法
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