＜マテリアルズ・インフォマティクス（MI）最前線＞ 物質・材料研究におけるデータ科学の活用事例と手法

機械学習の概要からマテリアルズ・インフォマティクス（MI）の最新情報まで

セミナー講師

情報・システム研究機構 統計数理研究所　教授　博士(学術)　吉田 亮 氏

【専門】 データ科学、マテリアルズ・インフォマティクス

【略歴】
　JSTイノベーションハブ構築支援事業「情報統合型 物質・材料開発イニシアティブ」（MI2I）に参画．統計数理研究所ものづくりデータ科学研究センター・センター長．

受講料

48,600円 ( S&T会員受講料 46,170円 )
(まだS&T会員未登録の方は、申込みフォームの通信欄に「会員登録情報希望」と記入してください。詳しい情報を送付します。ご登録いただくと、今回から会員受講料が適用可能です。)

S&T会員なら、2名同時申込みで1名分無料
2名で48,600円 (2名ともS&T会員登録必須​／1名あたり定価半額24,300円)

【1名分無料適用条件】
※2名様ともS&T会員登録が必須です。
※同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。
※3名様以上のお申込みの場合、１名あたり定価半額で追加受講できます。
※受講券、請求書は、代表者に郵送いたします。
※請求書および領収証は1名様ごとに発行可能です。
　(申込みフォームの通信欄に「請求書１名ごと発行」と記入ください。)
※他の割引は併用できません。

セミナー趣旨

　本チュートリアルでは、機械学習の概論、材料研究における活用事例、解析ツール等の解説を行いながら、マテリアルズ・インフォマティクスの全体像を示す。無機・有機材料の記述子、（逆）構造物性相関解析、転移学習、実験計画法、ディープラーニングの活用等を話題として取り上げる。

セミナー講演内容

１．マテリアルズ・インフォマティクスの学術的背景
 
２．機械学習を活用した仮想スクリーニング
　2.1 構造物性相関分析
　2.2 教師あり学習
　2.3 転移学習
　2.4 適用例

３．設計と合成の機械学習
　3.1 逆構造物性相関分析
　3.2 逆合成経路の予測
　3.3 適用例
 
４．物質構造の数値表現（記述子）
 
５．材料研究と実験計画法（ベイズ最適化）
 
６．データ科学の「予測」と「理解」の壁
 
７．その他：最新の話題

 □ 質疑応答・名刺交換 □