マテリアルズ・インフォマティクスにおける機械学習技術の活用

セミナー趣旨

　計測やシミュレーションなどデータの取得技術が多様化するなかで、膨大な検証候補からどのように次のターゲットを定めればよいのかの意思決定は常に問題となります。
マテリアルズ・インフォマティクスや計測インフォマティクスと呼ばれる分野は、そのような意思決定を統計的なモデル(またはAIと呼ぶこともあります)によって自動化することを可能にする技術が盛んに研究されています。
本講座では材料データを主なターゲットに、実践上現れる様々な探索設定に対して、ベイズ最適化と呼ばれる機械学習の手法がどのような枠組みを提供するのか紹介します。
　特段、前提知識は仮定せずにお話をします。また、材料データを題材にはしますが、特定の材料に特化した話ではなく汎用的な方法論に主眼を当てます。
　AI関連技術の導入可能性を模索されている方や、ベイズ最適化でどのような探索問題が扱えるのかご興味のある方に有益な情報が提供できればと思います。

セミナープログラム

1. 統計的機械学習とは
2. ベイズ最適化の基礎
3. コスト差のある複数探索問題での知識共有(マルチタスクベイズ最適化): 粒界構造探索での適用例
4. 複数指標を同時に最適化する探索(多目的ベイズ最適化): 伝導材料探索での適用例
5. 閾値条件を満たす領域の探索(領域探索型ベイズ最適化): Mg合金パラメータ推定での適用例１
6. コストと精度のトレードオフを活用する探索(マルチフィデリティベイズ最適化): Mg合金パラメータ推定での適用例２
7. まとめ

【質疑応答】

セミナー講師

名古屋工業大学 情報工学科 准教授 博士(工学) 烏山 昌幸 氏

セミナー受講料

1名につき55,000円（税込・資料付）
〔1社2名以上同時申込の場合1名につき49,500円（税込）〕

受講について

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