マテリアルズインフォマティクスにおける少ない実験データを活用した物質探索・プロセス最適化の進め方

★機械学習と経験・勘・考察の融合によるモデル構築とその応用！

 
 

 

 

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    セミナー趣旨

    MIの歴史や最近の動向を概観し、成功例や課題を紹介します。その後、1つの課題である 小規模データへのMIの適用方法を、我々の研究グループでの成功例をもとに紹介します。 

     
     

     

     

    セミナープログラム

    【講座内容】　

    １．マテリアルズインフォマティクス（MI）の動向
    　　1.1 MIへの期待
    　　1.2 MIでできることとできないこと
    　　1.3 MIの歴史と最近の動向
    　　1.4 MIの産学官における最近の課題
    　　1.5 小規模データへの適用

    ２．MIを活用したプロセス最適化事例：ナノシート材料合成の制御
    　　2.1 MIを導入した材料系の紹介
    　　2.2 データセットの準備
    　　2.3 機械学習と考察の融合による予測モデル構築
    　　2.4 予測モデルを活用した実験

    ３．MIを活用した物質探索事例：新規リチウムイオン二次電池有機電極活物質の性能予測と探索
    　　3.1 MIを導入した材料系の紹介
    　　3.2 データセットの準備
    　　3.3 機械学習と考察の融合による予測モデル構築
    　　3.4 予測モデルを活用した実験

    ４．小規模・実験データへのMIの適用
    　　4.1 ツールとしてのMIを活用する時代へ
    　　4.2 データセットの準備
    　　4.3 機械学習と経験・勘・考察の融合によるモデル構築とその応用

    ５．おわりに

    【質疑応答】

     
     

     

     

    セミナー講師

    慶應義塾大学 理工学部 教授　緒明 佑哉氏



    セミナー受講料

    1名につき 49,500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44,000円〕 

    受講について

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    受講料

    49,500円（税込）/人

    ※セミナーに申し込むにはものづくりドットコム会員登録が必要です

    開催日時


    13:00 ～

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    ※本文中に提示された主催者の割引は申込後に適用されます

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    開催場所

    全国

    主催者

    キーワード

    化学技術一般   機械学習・ディープラーニング   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
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