マテリアルズインフォマティクスの動向と少ないデータへの適用事例

セミナー趣旨

　マテリアルズインフォマティクス(MI)は、近年、急速に進展し、産官学にわたり多くの成功事例が報告されるようになるとともに、いくつかの課題が見えてきました。そのひとつは、実際の物質・材料を合成でき、自前のデータや経験と勘を持った実験科学者がどのようにMIを活用するかです。データの規模が小さい、データが集まりにくい、どのように機械学習を使えばよいのかといった点で、実験科学者には手段としてのMIが十分に浸透していません。
　本講座では、実験科学者である我々の研究グループで行った、小規模データへの機械学習の効果的活用によるMIの研究事例について紹介します。特に、小規模データに対しては、研究者の経験・勘・知見・考察が重要であることがわかってきました。具体的には、ナノシート材料の収率や高分子材料の電気化学特性を向上させた事例を中心に、MIの活用方法について紹介したいと思います。
　

受講対象・レベル

・自社内の小規模データを活用したいと思われている方
・機械学習は複雑で難しいと思われている方
・社内のMI導入がうまく進まずに困っている方
・社内へMIの導入について調査・検討されている方
・実験科学者で機械学習やMIとはこれまで縁が無かった方

習得できる知識

・小規模データへの機械学習の適用方法
・物質探索やプロセス最適化や性能向上のための予測モデル構築方法
・研究者／技術者の熟練の知恵と機械学習の融合方法

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）に関する背景と最新動向
　1-1．MIへ期待されていること
　1-2．MIのはじまり
　1-3．MIでできることとできないこと
　1-4．MIの先端的な取り組み事例
　1-5．MIのこれからの課題
　1-6．MIの小規模データへの適用は可能か

2．MIを活用したプロセス最適化事例：ナノシート収率の向上
　2-1．MIを導入した系の紹介
　2-2．データセットの準備
　2-3．研究課題の機械学習可能な問題への変換
　2-4．機械学習
　2-5．予測モデル構築
　2-6．予測モデルを活用した高効率実験

3．MIを活用した物質探索事例：高性能な新規リチウムイオン二次電池有機負極の探索
　3-1．MIを導入した系の紹介
　3-2．データセットの準備
　3-3．機械学習
　3-4．予測モデル構築
　3-5．モデル構築の失敗事例とそこからの学び
　3-6．予測モデルを活用した高効率実験

4．小規模・実験データへのMIの適用についてまとめ
　4-1．実験主導MIの位置づけ
　4-2．問題設定とデータセットの準備
　4-3．機械学習と経験・勘・考察の活用によるモデル構築
　4-4．高効率な実験へ 
　4-5．DXとの融合

5．おわりに（研究者の本音や質疑応答）

キーワード：
マテリアルズインフォマティクス、機械学習、リチウムイオン電池、実験、データ、AI、人工知能

セミナー講師

慶應義塾大学　理工学部　応用化学科　教授　博士（工学）　緒明 佑哉　氏

＜ご専門＞
　高分子材料・二次元材料・共役高分子・マテリアルズインフォマティクス

＜学協会＞
　日本化学会・高分子学会・日本セラミックス協会

＜ご略歴＞
　学歴
　2002年3月　慶應義塾大学　理工学部　応用化学科　卒業
　2006年3月　慶應義塾大学　大学院理工学研究科　総合デザイン工学専攻
　　　　　　　後期博士課程修了　博士（工学） 取得
　主な職歴
　2007年4月　日本学術振興会　特別研究員(PD)
　　　　　　　研究機関：東京大学　大学院工学系研究科
　2009年4月　慶應義塾大学　理工学部　応用化学科　助教
　2012年4月　同　専任講師
　2016年4月　同　准教授
　2016年10月～2020年3月　JSTさきがけ研究者（兼任）
　2018年8月～2020年7月　文部科学省研究振興局　学術調査官（兼任）
2023年4月～現在　同教授

セミナー受講料

49,500円（税込、資料付）
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　・1名で申込の場合、39,600円（税込）へ割引になります。
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