マテリアルズ・インフォマティクスの基礎と新規材料開発の探索

セミナー趣旨

マテリアルズ・インフォマティクス（MI）の活用は新規材料開発に欠かせないものになりつつあり、活用の用途は広がるばかりです。本講習会ではMIのハウツーに加え、実用化を目指したその活用法並びに今後の展開について様々な角度から展開します。

受講対象・レベル

初心者向け、MIの基本からどのように使われるかまで学びたい方、MIの今後の活用方法について興味のある方

習得できる知識

・MIの基礎知識
・MIの実験的な精度向上のテクニック
・MIの今後の活用先に関する周辺技術

セミナープログラム

１．マテリアルズ・インフォマティクス（MI）とは？
　　1-1　MIの背景
　　1-2　MIがブームになった背景
　　1-3　MI導入時のポイント
　　1-4　MI解析の流れ
２．MI人財
　　2-1　MIに求められる人財
　　2-2　MIに求められる技術
　　2-3　人材育成

～MI解析手法～
３．機械学習概要
　　3-1　機械学習基礎編
    　a．必須用語
　　　b．機械学習モデル概要
　　　c．機械学習モデルの評価手法
　　　d．データの次元圧縮による可視化
　　3-2　機械学習応用編
　　　a．特徴量エンジニアリング
　　　b．説明変数選択
　　　c．機械学習モデルのハイパーパラメータの最適化
　　　d．アンサンブル学習
４．最適条件探索手法
　　4-1　実験計画法
　　4-2　ベイズ最適化
　　4-3　遺伝的アルゴリズム
　　4-4　予測用候補サンプルの作り方
５．ケモインフォマティクス
　　5-1　化合物データの取り扱い
　　5-2　構造記述子
　　5-3　化合物の類似度の計算
　　5-4　分子構造生成
６．実験的な精度向上に向けて
　　6-1　複合系のデータの取り扱い
　　6-2　公共データベース、特許、文献情報の活用
　　6-3　適用領域（Applicability Domain: AD）
　　6-4　予測、候補サンプルの選択の仕方
７．画像解析
　　7-1　MIでよく扱う画像解析の課題点
　　7-2　画像の前処理
　　7-3　画像の特徴量抽出、特徴量解析
　　7-4　パーシステントホモロジー
８．データベース構築
　　8-1　MI用データベースの作り方
　　8-2　データベースのMI活用
９．MI知財
　　9-1　MI特許の動向
　　9-2　MI特許戦略
　　9-3　MI特許の権利化
10. 今後のMIトレンドを追う
　　10-1　量子コンピュータ
　　10-2　MIロボティクス
　　10-3　エッジAI、Robotic Process Automation (RPA)の活用
　　10-4　自然言語処理
　　10-5　未来予測

機械学習,Deep Learning,Material,AI,informatics

セミナー講師

三井化学（株）研究開発本部　生産技術研究所　MI開発推進室
主幹研究員　博士（工学）　向田 志保　氏

セミナー受講料

55,000円（税込、資料付）
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　 2名同時申込の場合計55,000円（2人目無料：1名あたり27,500円）で受講できます。
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受講について

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