マテリアルズ・インフォマティクスにおける材料開発への活用のポイントと課題・今後の展望

セミナープログラム

第1部　マテリアルズインフォマティクスの進め方と材料設計、プロセス制御

【10：00-11：00】

奈良先端科学技術大学院大学　データ駆動型サイエンス創造センター　センター長　特任教授　 東京大学名誉教授　船津　公人　氏 

【講演主旨】
マテリアルズインフォマティクスおよびプロセスインフォマティクスの取り組みにあったっての全体概念の把握、データの見方や扱い方について理解する。また、具体的な応用事例を通して、身近な課題との関わり方を見ていきたい。

【キーワード】
マテリアルズインフォマティクス、プロセスインフォマティクス、ベイズ最適化

【講演ポイント】
講演者は、ケモインフォマティクス、マテリアルズインフォマティクス、プロセスインフォマティクスに40年近く従事し、様々な具体的な課題に取り組み解決してきた。データの見方取り扱い方に豊富な経験を有している。

【プログラム】

1. はじめに
   1. データ解析の基礎
   2. 扱うデータの特性を把握する
      1. 主成分分析
      2. 回帰分析の基礎
2. ケモインフォマティクスとは?
   1. データのモデル化法について
   2. モデルの逆解析について
3. 分子設計の事例紹介
   1. 医薬品分子設計
      1. 化学空間の可視化による構造探索
      2. タンパクと化合物の相互作用空間の可視化と構造探索
4. ポリマーアロイを題材とした有機材料の設計
   1. 輝度向上性フィルムの成分組成とプロセス条件の最適化
   2. PPを主体として輸液用パックの開発
   3. 共重合ポリマーの設計
      構造の記述子化について
   4. 少ないデータからのモノマー設計
5. 少ない実験データから出発して少ない実験回数で目的物性を実現させるには?
   ベイズ最適化の活用
6. ソフトセンサー
   1. 化学プラントの監視のためのソフトセンサー
      1. ソフトセンサーの構築法
      2. ソフトセンサーの劣化
      3. 適応型ソフトセンサーの開発
   2. ソフトセンサーを用いた制御
7. プロセスインフォマティクス
   材料設計・プロセス設計・品質管理と制御の連動
8. 自動化化学への展開

【質疑応答】

第2部　材料開発者が覚えておきたいマテリアルズ・インフォマティクス入門

【11：10-12：10】

JX金属(株)　技術本部技術戦略部　主席技師　桃井　元　氏

【講演趣旨】
本セッションでは、カーボンニュートラルやデジタルトランスフォーメーションに欠かせない高速かつ網羅的な材料設計手法であるマテリアルズインフォマティクス（MI）技術と、それを支えるpythonによる機械学習および関連する物理シミュレーションの概要について、基礎知識からその応用事例を紹介します。実務の中で、MIを取り入れるときの注意事項や、どういう場面でMIが役立つかについても解説します。

【キーワード】
マテリアルズインフォマティクス、機械学習、第一原理計算、機械学習ポテンシャル、ニューラルネットワークポテンシャル、Python、VASP、Matlantis、量子化学

【講演ポイント】
材料実験研究者や解析初心者が無機材料におけるマテリアルズインフォマティクスを取り組む際に準備すべき量子シミュレーションツールや機械学習ツールとその基本的な使い方や考え方などを解説する。

【習得できる知識】
新規材料設計における材料スクリーニングや量子シミュレーションに関する基礎知識

【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. インフォマティクス技術の概念
   2. MIに取り組む上で考えておくこと（メリットや導入の壁）
2. 機械学習技術
   1. Pythonの概要
   2. 機械学習ツール（Scikit-Learn）の例
   3. 交差検証と自動機械学習
   4. その他の手法
3. 物理シミュレーション技術
   1. 第一原理計算について
   2. 古典MD法と機械学習ポテンシャルの活用
   3. Python ライブラリの活用（ASEやpymatgenなど）
4. MIの事例
   1. 結晶構造ファイルを用いた材料スクリーニングの事例
   2. Pythonを用いた網羅計算例

【質疑応答】

第3部　 マテリアルズ・インフォマティクスも活用した材料開発及びその展望

【13：10-14：10】

ＡＪＳ(株)　ICTイノベーション事業部　副事業部長　兼　ICTイノベーション1部長　加藤　仁一郎　氏

【講演主旨】
デジタル技術の進歩は、近年目覚ましいものがあり、デジタル技術をいかに活用できるかが業務遂行において大きなカギとなる。特に、データーサイエンスの本丸の一つであるマテリアルズ・インフォマティックスは、開発から生産まで非常に有用なツールとなっている。本講演では、特に環境問題などの時代変革を強く意識した新素材開発の進め方について、マテリアルズ・インフォマティックスの利点、限界を理解した上で、どのように研究開発に活用するのかを説明する。

【キーワード】
・新素材開発
・マテリアルズ・インフォマティクス
・MI
・研究開発体制
・研究開発人財

【講演ポイント】
主に研究開発におけるマテリアルズ・インフォマティクス（ＭＩ）の重要性とその活用例を知ることができ、これからＭＩを活用しようとする自らの動機付けができる。

【習得できる知識】
・主に研究開発におけるＭＩの重要性
・デジタル技術活用の重要性
・ＭＩの活用事例 

【プログラム】

1. 新素材開発の開発
   1. どういう分野を狙って行くのか
      • 発想、調査、ユーザーからの情報活用など
   2. 研究開発の進め方
      • 研究開発のステージごとの取組み
      • 研究開発における人財と組織
   3. 研究開発の効率向上
      • マテリアルズ・インフォマティックス、オープンイノベーションなど
2. マテリアルズ・インフォマティックスをどのように活用するのか
   1. マテリアルズ・インフォマティックスの概要
      • 利点と限界も含む
   2. 新素材開発におけるMI活用の例

【質疑応答】

第4部　 マテリアルズ・インフォマティクスを活用した材料設計技術の現状・課題と今後の展望

【14：20-15：20】

(株)日立製作所　研究開発グループ　生産・モノづくりイノベーションセンタ　材料プロセス研究部　主管研究員　理学博士　日本機械学会フェロー　岩崎　富生　氏

【講演趣旨】
マテリアルズインフォマティクスを材料設計に適用する際の全体の流れと具体的な事例について紹介する。特に、電子デバイス等に用いられるバイオ由来の環境適合性材料との接着性に優れた金属やセラミックスを設計した事例等を解説し、直交表と応答曲面法を融合したマテリアルズ・インフォマティクス技術によって、少ないデータでも最適設計できる手法を習得していただく。

【キーワード】
マテリアルズ・インフォマティクス、接着強度、界面強度、バイオ由来材料、環境対応材料、電子デバイス材料

【講演ポイント】
サステナブル社会を意識し、カーボンニュートラルに貢献し得るバイオ由来材料として、植物由来のポリ乳酸樹脂、DNA材料、ペプチド材料を取り上げ、これらとの接着性に優れた金属やセラミックス材料を効率的に設計する事例を紹介する。

【習得できる知識】
マテリアルズインフォマティクスの骨格となる直交表と応答曲面法を組合せて最適な材料を設計する技術。

【プログラム】

1. 技術潮流
2. マテリアルズ・インフォマティクスによる材料の最適設計の概要
3. 材料設計効率化の課題とアプローチ
4. 最適設計手法による密着性向上等の設計事例
5. まとめ
6. 課題と今後の展望

【質疑応答】

第5部　マテリアルズ・インフォマティクスを用いた材料開発の実施・活用のポイント

【15：30-16：30】

ソニーグループ(株)　R&Dセンター Tokyo Laboratory 27　リサーチャー・博士(工学)　中野 博史　氏 

【講演趣旨】
産業界において、材料開発に、マテリアルズ・インフォマティクス(MI)を用いるとき、共通して直面する２つの課題があります。一つ目は、外挿問題です。材料には要求スペックがあり、その要求スペックに届かない材料しか存在しないからこそ材料開発をします。欲しい材料は、いつも、機械学習が苦手な、外側の領域にあります。2つ目の課題は、データ不足です。一般的な機械学習と比較して、材料開発では、データ取得コストも高いため、少量データに合った機械学習を行う必要があります。つまり，外挿が苦手な機械学習を、少ないデータを使ってどうこの課題をクリアするか、というところが、産業界でのMIの成功のカギを握ります。今回は、MIの基礎から先端手法までの解説を、具体例を通じて解説し、材料開発を実際に成功させるための、MIの実施・活用のポイントを説明します。

【キーワード】
マテリアルズ・インフォマティクス, ケモインフォマティクス, 材料開発, シミュレーション, 特徴量抽出

【講演ポイント】
データが少ない場合、外挿領域での探索が必要な場合といった、一般的に機械学習では苦手とする場面で、どのようにMIを適用すればよいか、ポイントとなる考え方を把握できます。

【習得できる知識】
MIを実践する際に、データが少ない・欲しい材料の予測精度が低い・材料開発プロジェクトが成功するか予想がつかないなど、よく直面する課題があります。その課題に対処する方法を、本質的な考え方から理解できます。また、MIを導入する際に、どのようなテーマに対して適用すべきか、または適用すべきでないかを、見極めるポイントを理解できます。

【プログラム】

1. 新材料開発の実施・活用のポイント
   1. 本講演の特徴
   2. MIの目的
   3. 一般的な機械学習とMIの違い
   4. 基本原理を味方につける
2. 原理に基づく特徴量抽出
   1. 原理に基づく特徴量
   2. 特徴量の見つけ方
3. 材料シミュレーションの活用方法
   1. 原理解明
   2. 特徴量計算
4. 新材料探索の手順
   1. 無機材料
   2. 有機材料

【質疑応答】

第6部　マテリアルズ・インフォマティクス活用によるポリマー設計の効率化

【16:40-17:40】

昭和電工(株)　融合製品開発研究所　計算科学情報センター　リサーチャー　博士(理学)　南　拓也　氏

【講演主旨】
現在産業界ではマテリアルズ・インフォマティクス（ＭＩ）の活用が本格化してきている。近年機能性材料は開発競争の激化を背景に開発期間の短縮が求められており、材料設計を効率化させる手段の一つとしてＭＩが注目されている。本講座では、産業界で広く使用される熱可塑性ポリマーや熱硬化性ポリマーの設計に対してＭＩを活用し、少ない実験回数でもポリマー性能を向上できることを検証した研究事例を紹介する。

【キーワード】
ポリマー、機械学習、マテリアルズ・インフォマティクス、実験回数低減、ベイズ最適化、複数特性の最適化

【講演ポイント】
・化学系企業の計算科学実務者の目線でＭＩの強み、利点を述べる。
・従来の量子化学計算と比較した際のＭＩの特徴について言及する。

【習得できる知識】
・ポリマー系におけるＭＩの適用例
・ベイズ最適化
・複数の要求特性をもつ機能性材料の設計
・企業の材料開発におけるＭＩの強み・利点

【プログラム】

1. マテリアルズインフォマティクス（MI）について
2. 活用事例1：ベイズ最適化による熱可塑性ポリマーの効率的設計
3. 活用事例2：複数の要求特性をもつ熱硬化性樹脂フィルムの設計
4. まとめ

【質疑応答】

セミナー講師

第1部　奈良先端科学技術大学院大学　データ駆動型サイエンス創造センター　センター長　特任教授　東京大学名誉教授　　船津　公人　氏
【著作】
1）詳解マテリアルズインフォマティクス　近代科学社（2021年）
2）実践マテリアルズインフォマティクス　近代科学社（2020年）
3）ソフトセンサー入門　～基礎から実用的研究例まで～　コロナ社（2014）
その他多数
【受賞】
1) 日本化学会・学術賞（2021年3月）
2) アメリカ化学会 2019Herman-Skolnik Award（2019年8年）
3) The Molecular Informatics Best Paper Award 2017 (2018年1月)：受賞論文：Mol. Inf. 2017, 36, 1700030.
4) 化学工学会　SIS部会　技術賞　(2016年9月)
5) 日本コンピュータ化学会 学会賞　(2003年5月)
6) 日本化学会・Bulletin of Chemical Society of Japan (BCSJ)論文賞（2001年3月）: 受賞論文：Bull. Chem. Soc. Jpn., 73, 1955-1965 (2000).
7) 日本科学技術情報センター 丹羽賞・学術賞（1988年4月）「化学研究における情報管理および設計支援システムの開発」
【経歴】
昭和53年3月　九州大学理学部化学科卒業
昭和55年3月　九州大学大学院理学研究科化学専攻修士課程修了
昭和58年3月　九州大学大学院理学研究科化学専攻博士課程修了 理学博士
昭和58年4月～昭和59年3月　九州大学理学部研究生
昭和59年3月　豊橋技術科学大学工学部物質工学系助手
昭和63年4月　　同上　知識情報工学系助手
平成4年4月　　 同上　助教授
平成16年4月　東京大学大学院工学系研究科化学システム工学専攻教授
平成23年　ストラスブール大学招聘教授
平成29年10月　奈良先端科学技術大学院大学・データ駆動型サイエンス塑像センター研究ディレクター　教授兼務
令和3年3月　東京大学定年退職　同名誉教授
令和3年4月　奈良先端科学技術大学院大学・データ駆動型サイエンス創造センター研究ディレクター　特任教授
令和4年4月～　同上　センター長
現在に至る

第2部　JX金属(株)　技術本部技術戦略部　主席技師　桃井　元　氏
【経歴】
1985年、京都大学機械系応用物理学科卒業、同年日本鉱業株式会社（現在のJX金属株式会社）へ入社。電子材料部品研究所において、化合物半導体材料や光デバイス開発に従事。
1993～2000年、米国American Microsystem Inc.（現ON Semiconductor）にて、カスタムLSIのプロセス開発や製造（CVDやドライエッチング技術）等を担当。
2001～2011年化合物半導体エピタキシャル成長技術の開発など。
2012～現在。物理シミュレーションやAI技術などの新規技術導入、社内受託計算、社内教育、工場におけるIoT推進等を担当。応用物理学会、日本金属学会などの会員。新金属協会、日本伸銅協会、ADMETA会議の委員など担当。

第3部　ＡＪＳ(株)　ICTイノベーション事業部　副事業部長　兼　ICTイノベーション1部長　加藤　仁一郎　氏
【著作】多数（分筆）
【受賞】楠本賞、繊維学会技術賞など
【経歴】1985年　旭化成工業株式会社：現旭化成株式会社　入社
繊維技術研究所長、知的財産部長、研究開発センター長、
基盤技術研究所長、旭化成(株)　上席理事(兼)富士支社長などを経て、現職

第4部　(株)日立製作所　研究開発グループ　生産・モノづくりイノベーションセンタ　材料プロセス研究部　主管研究員　理学博士　日本機械学会フェロー　岩崎　富生　氏
【著作】
「マテリアルズ・インフォマティクス」（2018年情報機構発行）
「接着接合の支配要因と最適化技術」（2021年　S&T出版発行）
【受賞】論文賞8件（機械学会3件、材料学会2件、IEEE1件、電気学会1件、エレクトロニクス実装学会1件）および技術賞3件（材料学会2件、エレクトロニクス実装学会1件）
【経歴】
1990年　筑波大学大学院・博士課程・物理学研究科修了。
同年　日立製作所に入社。
以降、分子シミュレーションとマテリアルズ・インフォマティクスを活用した材料設計の研究うに従事。

第5部　ソニーグループ(株)　R&Dセンター Tokyo Laboratory 27　リサーチャー・博士(工学)　中野 博史　氏
【経歴】ソニーグループR&Dセンターにて、有機半導体・酸化物半導体・電池材料の研究に従事。同社で、マテリアルズ・インフォマティクス(MI)のグループを立ち上げ、材料開発の現場でMIの実績を積む。ソニーセミコンダクタソリューションズ在籍時には、半導体材料のプロセス開発リーダーを務める。修士は量子化学計算(京都大学工学研究科)、博士はケモインフォマティクス・創薬 (奈良先端大)で学位取得。

第6部　昭和電工(株)　融合製品開発研究所　計算科学情報センター　リサーチャー　博士(理学)　南　拓也　氏
【著作】シーエムシーリサーチ、材料およびプロセス開発のためのインフォマティクスの基礎と研究開発最前線
【経歴】
大阪大学基礎工学研究科　物質創成専攻（2008年～2013年）
昭和電工株式会社　融合製品開発研究所　計算科学・情報センター（2013年～現在）
先端素材高速開発技術研究組合（2016年～2019年）

セミナー受講料

【1名の場合】59,400円(税込、テキスト費用を含む)
2名以上は一人につき、11,000円が加算されます。