マテリアルDXの導入と材料開発への応用、データベースの構築

セミナー趣旨

DX, AI技術を用いたマテリアルDX,マテリアルズ・インフォマティクス (MI) の活用は新規材料開発に欠かせないものになりつつあり、活用の用途は広がるばかりです。
本講習会ではハウツーに加え、実用化を目指したその活用法並びに今後の展開について様々な角度から解説します。

習得できる知識

・マテリアルDX (マテリアルズ・インフォマティクス；MI) の基礎知識、導入の仕方
・MIの実験的な精度向上のテクニック
・マテリアルDXの今後の活用先に関する周辺技術

セミナープログラム

１．マテリアルDXとは
　1.1 マテリアルDXの背景
　1.2 マテリアルDXがブームになった背景
　1.3 マテリアルDX導入時のポイント
　1.4 MI解析の流れ

２．マテリアルDX人財
　2.1 マテリアルDXに求められる人財
　2.2 マテリアルDXに求められる技術
　2.3 人財育成
　　-MI解析手法?

３．機械学習概要
　3.1 機械学習基礎編
　　3.1.1 必須用語
　　3.1.2 機械学習モデル概要
　　3.1.3 機械学習モデルの評価手法
　　3.1.4 データの次元圧縮による可視化
　3.2 機械学習応用編
　　3.2.1 特徴量エンジニアリング
　　3.2.2 説明変数選択
　　3.2.3 機械学習モデルのハイパーパラメータの最適化
　　3.2.4 アンサンブル学習

４．最適条件探索手法
　4.1 実験計画法
　4.2 ベイズ最適化
　4.3 遺伝的アルゴリズム
　4.4 予測用候補サンプルの作り方

５．ケモインフォマティクス
　5.1 化合物データの取り扱い
　5.2 構造記述子/フィンガープリント
　5.3 化合物の類似度の計算
　5.4 分子構造生成モデル

６．実験的な精度向上に向けて
　6.1 複合系のデータの取り扱い
　6.2 公共データベース、特許、文献情報の活用
　6.3 適用領域 (Applicability Domain: AD)
　6.4 予測、候補サンプルの選択の仕方

７．画像解析
　7.1 MIでよく扱う画像解析の課題点
　7.2 画像の前処理
　7.3 画像の特徴量抽出、特徴量解析
　7.4 パーシステントホモロジー

８．データベース構築
　8.1 MI用データベースの作り方
　8.2 データベースのMI活用

９．MI知財
　9.1 MI特許の動向
　9.2 MI特許戦略
　9.3 MI特許の権利化

１０．今後のマテリアルDXトレンドを追う
　10.1 量子コンピュータ
　10.2 自律型実験装置
　10.3 エッジAI、Robotic Process Automation (RPA) の活用
　10.4 自然言語処理
　10.5 メタバース/デジタルツイン/VR/AR

【質疑応答】

セミナー講師

三井化学(株) DX推進本部 DX企画管理部 向田 志保 氏

【ご略歴】
信州大学 工学部 特任准教授
大阪大学 基礎工学研究科 招聘教授
日本化学会ケモインフォマティクス部会役員（2022年4月～）

セミナー受講料

1名につき55，000円（消費税込、資料付）
〔1社2名以上同時申込の場合のみ1名につき49，500円〕

受講について

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