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:多様な探索問題のためのベイズ最適化法

セミナー趣旨

　データの取得技術が多様化するなかで、得られた結果からどのように次の意思決定をすべきかは多くの材料研究・開発の中で問題となります。近年ではこのプロセスを「機械学習」で自動化するマテリアルズ・インフォマティクス(MI)が様々な文脈で注目されています。新規材料の探索は何らかの性能指標を最適化する問題として捉えることができますが、多くの場合にこの指標の値は費用や時間のかかる実験やシミュレーションを通してしか得られないため、最適化は非常に難しいものになります。このような問題に対して「ベイズ最適化」と呼ばれる機械学習手法がMIでは頻繁に用いられます。本講座では、背景となる機械学習の基本的な考え方から始め、実践上現れる多様な探索問題に対してベイズ最適化とその発展系によってどのように探索の自動化が実現できるかをお話しします。特段、前提知識は仮定せずにお話をしますので、機械学習による材料解析や、AI関連技術の導入可能性を模索されている技術者、研究者の方に有益な情報が提供できればと思います。

受講対象・レベル

・マテリアルズインフォマティクスに興味のある方
・機械学習を「探索」問題に活用することに興味のある方
・ベイズ最適化の材料応用に興味のある方
・マルチタスク最適化(多数の探索問題を協調的に最適化)や多目的最適化(競合する指標の同時最適化)など発展的な探索問題設定に興味のある方
・特段、事前知識は必要ありません

習得できる知識

・機械学習(AI)の基本的な考え方、位置付けや背景
・機械学習による未知関数の探索アルゴリズム(ベイズ最適化)の成り立ちと導入方法の基礎
・より複雑な設定での効率化の方法、特に互いに関連のあるタスクの探索効率化や、競合する指標の同時最適化、近似的な情報源の活用など

セミナープログラム

1.　統計的機械学習概論
　1.1　機械による「学習」とは
　1.2　人工知能と統計学
　1.3　実践上の留意事項
　　
2.　ベイズ最適化の基礎
　2.1　回帰分析
　2.2　ベイズ最適化
　　
3.　コスト差のある複数探索問題での知識共有(コスト考慮型マルチタスクベイズ最適化)
　3.1　探索曲面の類似性とコストの多様性
　3.2　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)
　4.1　多目的最適化とは
　4.2　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(閾値領域探索型ベイズ最適化)
　5.1　低誤差領域の検出問題
　5.2　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)
　6.1　ベイズ最適における観測精度の動的選択
　6.2　Mg合金パラメータ推定での適用例

セミナー講師

烏山 昌幸 氏　　名古屋工業大学 情報工学科 准教授

セミナー受講料

55,000円（税込）　　＊ 資料付
＊メルマガ登録者49,500円（税込）
＊アカデミック価格26,400円（税込）

★メルマガ会員特典
2名以上同時申込で申込者全員メルマガ会員登録をしていただいた場合、
1名あたりの参加費がメルマガ会員価格の半額となります。

★ アカデミック価格
学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、
大学院の教員、学生に限ります。申込みフォームに所属大学・大学院を記入のうえ、
備考欄に「アカデミック価格希望」と記入してください。

受講について

• 本セミナーはビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
  お申し込み前に、下記リンクから視聴環境をご確認ください。
  　→ https://zoom.us/test
• 当日はリアルタイムで講師へのご質問も可能です。
• タブレットやスマートフォンでも視聴できます。
• お手元のPC等にカメラ、マイク等がなくてもご視聴いただけます。この場合、音声での質問はできませんが、チャット機能、Q&A機能はご利用いただけます。
• ただし、セミナー中の質問形式や講師との個別のやり取りは講師の判断によります。ご了承ください。
• 「Zoom」についてはこちらをご参照ください。

■ お申し込み後の流れ

• 開催前日までに、ウェビナー事前登録用のメールをお送りいたします。お手数ですがお名前とメールアドレスのご登録をお願いいたします。
• 事前登録完了後、ウェビナー参加用URLをお送りいたします。
• セミナー開催日時に、参加用URLよりログインいただき、ご視聴ください。
• 講師に了解を得た場合には資料をPDFで配布いたしますが、参加者のみのご利用に限定いたします。他の方への転送、WEBへの掲載などは固く禁じます。
• 資料を冊子で配布する場合は、事前にご登録のご住所に発送いたします。開催日時に間に合わない場合には、後日お送りするなどの方法で対応いたします。