マテリアルズ・インフォマティクスの基礎と応用

セミナー趣旨

　近年、材料開発の短縮と低コスト化の可能性から、材料科学とデータ科学の融合研究「マテリアルズ・インフォマティクス(MI)/データ駆動型材料研究」が世界的に進展している。データ駆動型材料探索では、ニーズから未知材料を探索する逆問題的手法がいくつか提案・実装されている。
　実際に、MIで提案された新規化合物が実際に合成され、MI有効性を示す研究事例も報告されている。現状では、MI研究は、技術的には基礎研究の段階を経て、実践段階に至っている。
　本セミナーでは、MI研究の要素技術としての機械学習や記述子といった基本事項から、ベイズ推定や進化論的計算といった発展的事項まで解説する。MI研究は、データ生成の観点から、シミュレーションによる物性データ生成と相性がよく、その融合展開である第一原理MI研究が進展している。
　本セミナーでは、特に、第一原理MI研究を中心に最近の研究事例を紹介していく。

受講対象・レベル

材料開発に従事している研究者・技術者

必要な予備知識

特に予備知識は前提としませんが、大学教養程度の数学（微分積分・線形代数・統計学）・物理学・化学の知識があると、理解が深まると思います。

習得できる知識

マテリアルズ・インフォマティクスの基礎と応用を理解できる。
特に、データ駆動型物質探索のための統計学的基礎と、データ生成のための計算科学について理解できる。

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）概観
　　　1-1. インフォマティクス／ＡＩ分野の発展
　　　1-2. マテリアルズ・インフォマティクスとは何か？
　　　　　　1-2(1) 研究分野の動向/研究拠点
　　　　　　1-2(2) インフォマティクスの成功事例/触媒探索／マテリアル・レポジショニング
　　　　　　1-2(3) コンピュータによる物質探索／ベイズ統計
　　　　　　1-2(4) ＭＩ研究分野の研究事例／ハイスループットヴァーチャルスクリーニング
　　　　　　1-2(5) ＭＩ研究分野の研究事例／ベイズ探索
　　　　　　1-2(6) インフォマティクスだけで十分か？／データの問題：量と質
　　　1-3. データ生成エンジンとしてのシミュレーション
　　　　　　1-3(1) スパコン：シミュレーション研究のための必須アイテム
　　　　　　1-3(2) 物質科学シミュレーションの階層性／連続体系・分子系・電子系
　　　　　　1-3(3) 第一原理計算とは何か？
　　　　　　1-3(4) 第一原理計算研究の研究事例/電子物性、フォノン(熱)物性

２． MI研究の基礎
　　　2-1. 科学とインフォマティクス
　　　2-2. ＭＩ研究における究極の目標：コンピュータによる物質探索
　　　　　　2-2(1) 問題設定：化合物空間/未知化合物の数
　　　　　　2-2(2) シミュレーションだけで新規物質を探索できるか？
　　　　　　2-2(3) 順問題と逆問題
　　　2-3. ＭＩ研究の道具立て
　　　　　　2-3(1) 機械学習/物性予測モデル
　　　　　　2-3(2) 機械学習における内挿性と外挿性
　　　　　　2-3(3) 物性予測モデルとしての機械学習とシミュレーション
　　　　　　2-3(4) ＭＩにおける機械学習
　　　　　　2-3(5) 物性構造相関/物性予測モデル
　　　2-3. 物質記述子
　　　　　　2-3(1) 化学情報/組成情報／フィンガープリント
　　　　　　2-3(2) 計算科学記述子
　　　2-4. 教師あり学習
　　　　　　2-4(1) 回帰モデル
　　　　　　2-4(2) 学習モデルの性能
　　　2-5. 回帰学習の応用としてのハイスループットヴァーチャルスクリーニング
　　　2-6. 転移学習：少数データの高性能機械学習
　　　2-7. ＭＩ研究における機械学習の適用事例/教師なし学習
　　　2-8. 逆問題としての物質探索
　　　　　　2-8(1) ＭＩ研究におけるベイズ統計
　　　　　　2-8(2) ベイズ最適化：コンピュータ上での実験計画法
　　　　　　2-8(3) ベイズ構造探索：尤度関数と事前確率、ベイズ反転、事後確率
　　　　　　2-8(4) ベイズ構造探索の実装：
　　　　　　　　　　物質表現/SMILES形式、自然言語処理に基づく化合物生成
　　　　　　2-8(5) ベイズ構造探索の実例：ポリマー探索
　　　2-9. マテリアルズ・インフォマティクスを始めるために
　　　　　　/Pythonプログラミング環境/ライブラリ

３． 第一原理計算の基礎
　　　3-1. 第一原理計算を始める前に/注意事項：第一原理計算は難しい？
　　　3-2. シミュレーションにおける第一原理計算の位置づけ／階層性
　　　　　　3-2(1) 第一原理計算の各種方法論
　　　　　　　　　　／密度汎関数法、分子軌道法、量子モンテカルロ法
　　　　　　3-2(2) 階層的計算科学の関連性／第一原理計算はどのように使われるか？
　　　　　　3-2(3) 第一原理計算の問題構造
　　　　　　　　　　／何を入力情報として、どんな結果が得られるか？
　　　3-3. 基礎方程式の解き方/数理
　　　　　　3-3(1) 変分原理と近似方策；固有値問題：波動関数とエネルギー固有値
　　　　　　3-3(2) 近似法：多体問題から一体問題へ／基礎方程式は厳密に解けない
　　　3-4. 量子化学計算
　　　　　　3-4(1) 分子軌道（Hatree-Fock; HF）法の実際/基底関数展開
　　　　　　3-4(2) 電子状態計算の出力/軌道関数・軌道エネルギー
　　　　　　3-4(3) 電子状態の規定/分子軌道の占有方法/フントの規則
　　　　　　3-4(4) HF法の限界/電子相関
　　　　　　3-4(5) HF法の改良方策/多体波動関数近似の改良
　　　3-5. 密度汎関数法（DFT法）とは？
　　　　　　3-5(1) DFT法の要点/面倒な定理は一旦忘れて、本質は何か？
　　　　　　3-5(2) 交換相関汎関数とは何か？
　　　　　　　　　　／そのバリエーションと階層性（ヤコブの梯子）
　　　　　　3-5(3) 交換相関汎関数の違いによる理論予測の齟齬
　　　　　　3-5(4) DFT法の問題点：磁性、分子間力、励起状態の問題
　　　3-6. 量子モンテカルロ(QMC)法とは？／QMC法の種類：VMC法とDMC法
　　　　　　3-6(1) DMC法のアイディア／どうして高精度計算が実現されるか？
　　　　　　3-6(2) DMC計算の実際／コンピュータ上での実装
　　　　　　3-6(3) DMC計算例/厳密な数値解
　　　　　　3-6(4) 大規模スパコン上での並列計算効率
　　　3-7. 第一原理計算手法のまとめ
　　　　　　3-7(1) 計算スペックのまとめ
　　　　　　3-7(2) 第一原理計算を始めるために
　　　　　　　　　　／注意点、利用可能なソフトウェアと計算環境
　　　3-8. 計算科学とMIの融合展開
　　　　　　3-8(1) 計算材料科学
　　　　　　3-8(2) XRDパターン認識/クラスタリングの適用
　　　　　　3-8(3) 元素置換による物性チューニング/組み合わせ論的構造生成法
　　　　　　3-8(4) 進化論的構造探索/原理と適用例

４． 総括

【質疑応答】

マテリアルズインフォマティクス,第一原理計算,ベイズ統計,WEB,セミナー,講演,研修

セミナー講師

北陸先端科学技術大学院大学 情報社会基盤研究センター 准教授 博士（工学）　本郷 研太 氏

【ご専門】
計算材料科学

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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