【名古屋開催】第一原理計算とベイズ統計を融合したマテリアルズ・インフォマティクスの基礎と実践

セミナー趣旨

習得できる知識

第一原理計算手法の枠組みと計算実務を始めるための基礎知識（理論的な枠組みと計算環境や利用可能なソフトウェア）、マテリアルズ・インフォマティクス、特に、物性予測モデルとしての機械学習と入力としての記述子、それらを応用した物質スクリーニング／ベイズ構造探索法の枠組みと研究実務を始めるための基本知識（理論的な枠組みと実際のプログラミング実装・研究環境）

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）概観
　・インフォマティクス／ＡＩ分野の発展
　・マテリアルズ・インフォマティクスとは何か？
　・研究分野の動向/研究拠点
　・インフォマティクスの成功事例/触媒探索／マテリアル・レポジショニング
　・コンピュータによる物質探索／ベイズ統計
　・ＭＩ研究分野の研究事例／ハイスループットヴァーチャルスクリーニング、ベイズ探索
　・インフォマティクスだけで十分か？／データの問題：量と質
　・データ生成エンジンとしてのシミュレーション
　・スパコン：シミュレーション研究のための必須アイテム
　・物質科学シミュレーションの階層性／連続体系・分子系・電子系
　・第一原理計算とは何か？
　・第一原理計算研究の研究事例/電子物性、フォノン(熱)物性

２．ＭＩ研究の基礎
　・科学とインフォマティクス
　・ＭＩ研究における究極の目標：コンピュータによる物質探索
　・問題設定：未知化合物の数／シミュレーションだけで新規物質を探索できるか？／順問題と逆問題
　・ＭＩ研究の道具立て：機械学習/物性予測モデル
　・機械学習における内挿性と外挿性
　・物性予測モデルとしての機械学習とシミュレーション
　・ＭＩにおける機械学習
　・物性構造相関/物性予測モデル
　・物質記述子：化学情報/組成情報／フィンガープリント
　・教師あり学習/回帰モデル/学習モデルの性能
　・回帰学習の応用としてのハイスループットヴァーチャルスクリーニング
　・転移学習：少数データの高性能機械学習
　・ＭＩ研究における機械学習の適用事例/教師なし学習
　・逆問題としての物質探索
　・ＭＩ研究におけるベイズ統計
　・ベイズ最適化：コンピュータ上での実験計画法
　・ベイズ構造探索：尤度関数と事前確率、ベイズ反転、事後確率
　・ベイズ構造探索の実装：物質表現/SMILES形式、自然言語処理に基づく化合物生成
　・ベイズ構造探索の実例：ポリマー探索
　・マテリアルズ・インフォマティクスを始めるために/Pythonプログラミング環境/ライブラリ

３．第一原理計算の基礎
　・第一原理計算を始める前に/注意事項：第一原理計算は難しい？
　・シミュレーションにおける第一原理計算の位置づけ／階層性
　・第一原理計算の各種方法論／密度汎関数法、分子軌道法、量子モンテカルロ法
　・階層的計算科学の関連性／第一原理計算はどのように使われるか？
　・第一原理計算の問題構造／何を入力情報として、どんな結果が得られるか？
　・基礎方程式の解き方/数理；変分原理と近似方策；固有値問題：波動関数とエネルギー固有値
　・近似法：多体問題から一体問題へ／基礎方程式は厳密に解けない
　・分子軌道（Hatree-Fock; HF）法の実際/基底関数展開
　・電子状態計算の出力/軌道関数・軌道エネルギー
　・電子状態の規定/分子軌道の占有方法/フントの規則
　・HF法の限界/電子相関
　・HF法の改良方策/多体波動関数近似の改良
　・密度汎関数法（DFT法）とは？
　・DFT法の要点/面倒な定理は一旦忘れて、本質は何か？
　・交換相関汎関数とは何か？／そのバリエーションと階層性（ヤコブの梯子）
　・交換相関汎関数の違いによる理論予測の齟齬
　・DFT法の問題点：磁性、分子間力、励起状態の問題
　・量子モンテカルロ(QMC)法とは？／QMC法の種類：VMC法とDMC法
　・DMC法のアイディア／どうして高精度計算が実現されるか？
　・DMC計算の実際／コンピュータ上での実装
　・DMC計算例/厳密な数値解
　・大規模スパコン上での並列計算効率
　・第一原理計算手法／計算スペックのまとめ
　・第一原理計算を始めるために／注意点、利用可能なソフトウェアと計算環境
　・第一原理ＭＩ研究に向けて／まとめ

　　□質疑応答□

セミナー講師

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