マテリアルズインフォマティクス概説―スモールデータの壁を乗り越える

少ないデータから予測モデルを構築する上で
最も重要なテクニック「転移学習と逐次実験計画法」にフォーカス

セミナー講師

統計数理研究所 ものづくりデータ科学研究センター 教授（センター長） 吉田 亮 氏

セミナー受講料

1名につき50，000円（消費税抜、昼食・資料付）
〔1社2名以上同時申込の場合のみ1名につき45，000円〕

セミナー趣旨

マテリアルズインフォマティクスの解析技術と最新の適用事例を解説する。物質・材料構造の表現（記述子）、仮想スクリーニング、材料設計、結晶構造探索、合成経路のプランニング等の話題を取り上げる。特に、少ないデータから予測モデルを構築する上で最も重要になるテクニックである転移学習と逐次実験計画法にフォーカスする。

習得できる知識

マテリアルズインフォマティクスの基本的な解析技術及び最新の研究事例など

セミナープログラム

１．機械学習による仮想スクリーニング
　1-1 教師あり学習
　1-2 転移学習とスモールデータ解析
　1-3 マテリアルズインフォマティクスにおける転移学習の適用事例

２．逆構造物性相関分析
　2-1 ベイズ推論に基づく物質探索
　2-2 仮想ライブラリの作製
　2-3 合成経路の予測
　2-4 結晶構造探索

３．材料研究と実験計画法
　3-1 獲得関数
　3-2 ガウス過程回帰

４．物質・材料構造の表現（記述子）
　4-1 分子記述子
　4-2 組成記述子
　4-3 結晶構造記述子
　4-4 その他

５．モデルの「説明可能性・認識・理解」

【質疑応答】