スパースモデリングによるマテリアルズインフォマティクスの基礎と新規材料・物質の探索、開発への応用

スパースモデリング、機械学習の基礎から新規材料・物質の探索、
開発に向けたマテリアルズインフォマティクスの応用、
計測インフォマティクスまで幅広く解説！

講師

科学技術振興機構　さきがけ専任研究員　博士(科学)　五十嵐 康彦 先生

東京大学新領域創成科学研究科, 客員共同研究員
および 物材研究機構(NIMS), MaDIS, NIMS外来研究員を兼務

受講料

1名41,040円(税込（消費税8％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合 、1名につき30,240円
＊学校法人割引 ；学生、教員のご参加は受講料50％割引。

セミナーポイント

　欧米の巨大IT企業の人工知能(AI)の開発責任者が、CERN(欧州原子核研究機構)において、AIの講演を行っていることからわかるように、科学をAIの力で加速するAI for ScienceがAIの研究の重要課題の一つである。その主要ターゲットの一つが物質科学であり、近年、研究機関だけでなく、民間企業からも注目を集めつつある、新規材料・物質開発を目的にしたマテリアルズインフォマティクスであることは疑いない。
　本講演ではAI for Scienceのアプローチの一つであるスパースモデリングの基礎について講義する。スパースモデリングは、大量の高次元データから恣意性なしにそのデータの背後にある仮説（モデル）を系統的に導くデータ解析を可能にし、2000年代より爆発的に応用が進んでいる統計学／機械学習の枠組みである。次に、マテリアルズインフォマティクスにおけるスパースモデリングの応用事例を紹介する。最後に、近年注目を浴びつつある、物質科学への計測データに対するインフォマティクスの応用(計測インフォマティクス)を紹介するとともに、計測データと計算データの融合によるマテリアルズインフォマティクスの今後の展開について議論する。

■ この講座を受講して得られる情報・知見：
・スパースモデリングの基礎、機械学習の基礎：分類と回帰、 
・スパースモデリングの新規材料・物質の探索、開発への応用方法、 
・スパースモデリングの計測データへの適用方法、計測データと計算データの融合による，
　マテリアルズインフォマティクスの今後の展開について

セミナー内容

1　スパースモデリングの基礎
 　1.1　データ駆動科学とスパースモデリング
 　1.2　機械学習の基礎：分類と回帰
 　1.3　スパースモデリングの基礎
 
2　スパースモデリングによるマテリアルズインフォマティクス
 　2.1　マテリアルズインフォマティクスとスパースモデリング
 　2.2　リチウムイオン電池の電解液材料探索への応用
 　2.3　高収率なナノシート合成開発への応用
 
3　計測インフォマティクスによる新規材料・物質の探索への新たな展開
 　3.1　スパースモデリングによるフーリエ計測への応用
 　3.2　大規模放射光データへのスパースモデリングの応用
 　3.3　計測データと計算データの融合によるマテリアルズインフォマティクスの今後の展開について

＜質疑応答＞