マテリアルズ・インフォマティクスの手法：条件最適化に用いられるベイズ最適化の基礎

セミナー趣旨

近年、マテリアルズ・インフォマティクスは国内の材料・素材開発に関わる方にとって注目ワードになっています。
MIを活用したことによる成功事例について発表される一方で、実際に取り組む企業の研究者、またMIを検討する方からは「実際はどのように行うのか」「思ったような結果につながるのか」など、MIの利活用に向けて十分な取り組みが進められていないという声は少なくありません。

特にMIという言葉の普及が先行することによって、「実際にどのようなアプローチ方法があるのか」「どのような材料・素材で活用できるのか」「そもそも自社の研究テーマで可能なのか」といったことが十分に理解されていない現状にあります。

そこで本セミナーでは、マテリアルズ・インフォマティクス（MI）専業企業として多くの企業のMI導入を支援してきたデータサイエンティストの立場から、素材組成・プロセス条件の最適化に用いられる手法である「ベイズ最適化の基礎」について解説いたします。

また、MIの基礎について解説するうえで、材料開発にデータ活用や機械学習を用いる際の前提となる考え方、なぜベイズ最適化が用いられるのかなど、実際の材料開発に活かす上で重要となるところからお話させていただきます。そのうえで、ベイズ最適化をこれまで機械学習に取り組んだことがない方でもわかりやすく、その基礎や手法、活用例、実施する際の注意点について解説します。

受講対象・レベル

初級者・中級者向け。

・マテリアルズ・インフォマティクスを検討、実施したいと考えている方
・マテリアルズ・インフォマティクスの具体的な方法、アプローチについて学びたい方
・マテリアルズ・インフォマティクスの解析、ベイズ最適化などの方法に関心のある方
・材料・素材開発に関わる研究者、解析者の方
・化学・素材産業や製造業のDXに関わる方

必要な予備知識

基本的には知識不要。
すでにマテリアルズ・インフォマティクスについて聞いたことがある方、データ科学を用いた材料・素材開発などに興味のある方、今後マテリアルズ・インフォマティクスを実施したい、その解析方法などに関心のある方歓迎。

習得できる知識

・マテリアルズ・インフォマティクスとは何か
・マテリアルズ・インフォマティクスに用いられる4つの科学の考え方
・ベイズ最適化の概要やその具体的な手法、活用例、そのポイント
・実際にベイズ最適化をおこなう方法やソフトウェアの事例

セミナープログラム

1.「ベイズ最適化の概要」
　1-1.4つの科学とは
　1-2.MIとは
　1-3.ベイズ最適化とは
　1-4.ベイズ最適化のMIへの適用例、そのフロー

2.「ベイズ最適化の活用事例」
　2-1.ベイズ最適化戦略の事例
　2-2.なぜ逐次的最適化なのか？
　2-3.ベイズ最適化を行う上での注意点

3.「ベイズ最適化に特化した miHub のご紹介」
　3-1.「miHub」の概要
　3-2.「miHub」の解析フロー
　3-2.「miHub」の利用準備
　※数多くの企業でマテリアルズ・インフォマティクスの推進プロジェクトに関わる立場から、よくあるご質問や誤解をケースに取り挙げます。

4.　登壇者への質問受付
　※残りの時間で質問を受け付けております。

セミナー講師

MI-6株式会社/データサイエンティスト 西本 達志(にしもと たつし) 氏

東京工業大学 生命理工学研究科修了。大学院ではバイオインフォマティクスの研究に従事。Microsoft ジャパンを経て、2019年より現職。 現職ではデータサイエンティストとしてmiHub、Hands On 事業に携わる。

セミナー受講料

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・セミナーの最後にQ&Aセッションの時間を設けておりますので、講師へご質問等も行っていただけます。