材料シミュレーションによる蓄電池材料の機能解析とマテリアルズ・インフォマティクスへの展開

セミナー趣旨

　リチウムイオン電池材料の研究・開発に第一原理計算などの材料シミュレーションツールが活用されるようになっています。本講座では、電池のセラミックス材料研究に携わられる研究者を対象に、材料シミュレーションの基礎的な知識から、マテリアルズ・インフォマティクスと呼ばれる情報科学と組み合わせた材料探査の研究開発に関して、ソフトウェアの紹介を交えながら、できるだけ数式を排除した講義を行う予定です。
　電池材料の計算的研究・開発に１～数年程度携わっている研究者を対象にしている講義です。実験的研究者の方については、電池反応の基礎を理解している中級者以上を対象とします。

習得できる知識

• 電池材料と計算科学に関する基礎知識
• 第一原理計算などの材料シミュレーションツールの電池研究への活用法
• マテリアルズ・インフォマティクスに関する予備的知識

セミナープログラム

1. 電池セラミックス材料の基礎
   （※この部分は、オンラインで収録済み動画を配信、当日は講演しません。Q&Aは歓迎。）
   1. 電池正極反応（インターカレーション反応）
   2. 電池特性と結晶／電子構造の関係
   3. 固体電解質におけるイオン伝導（結晶／電子スケール）
   4. 固体電解質におけるイオンの拡散（マクロスケール）
   5. 電極｜電解質界面の反応（バトラーボルマーの関係式）
2. 材料シミュレーションの概要
   1. 第一原理計算
   2. インターカレーション反応と電位計算
   3. 電子構造の解析（イオンの価数判定など）
   4. イオンの拡散（NEB法）
   5. 遷移金属酸化物の計算（近似法、ポーラロンと電子伝導）
   6. 古典力場計算
   7. モンテカルロ法・分子動力学法
   8. 遺伝的アルゴリズムによる置換構造の最適化
   9. その他、材料シミュレーション技術に関すること
   10. 材料シミュレーション・データベースの活用
3. マテリアルズ・インフォマティクスの基礎
   1. 機械学習の概念
      • 過学習
      • 内挿と外挿
      • 訓練／検証／テストデータ
   2. 材料記述子の構築
      • 結晶構造データベース
      • ヒストグラム記述子
   3. 線形関数に対する回帰分析
      • 重回帰分析
      • LASSO回帰、Ridge回帰
      • 主成分分析とPLS回帰
   4. 非線形関数に対する回帰分析
      • ニューラルネットワーク回帰
      • 決定木、ランダム森回帰
      • ２値分類問題について
      • ガウス過程
   5. ベイズ最適化による逆探査
      • 例１：材料シミュレーションと連動させたベイズ最適化
      • 例２：実験評価と組成最適化
4. まとめ

□質疑応答□

セミナー講師

名古屋工業大学 教授　中山 将伸　氏

セミナー受講料

定価：49,500円（オンライン受講価格：35,200円）

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受講について

Zoom配信の受講方法・接続確認

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• セミナー中、講師へのご質問が可能です。
• 以下のテストミーティングより接続とマイク/スピーカーの出力・入力を事前にご確認いただいたうえで、お申込みください。
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配布資料

• PDFデータ（印刷可／編集は不可）
  ※当初製本テキストを印刷・送付の予定でしたが、PDFデータでダウンロードいただく方式に変更しました。