【中止】スパースモデリングの基礎と新規材料・物質の探索、計測データの高度化への応用【ライブ配信】
開催日 |
10:30 ~ 16:30 締めきりました |
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主催者 | シーエムシー・リサーチ |
キーワード | 機械学習・ディープラーニング 化学技術一般 |
開催エリア | 全国 |
開催場所 | お好きな場所で受講が可能 |
マテリアルズインフォマティクスの有効なアプローチの
一つであるスパースモデリングの基礎について学ぶ
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)と、新たなマテリアルズインフォマティクスへの展開を紹介!
セミナー講師
五十嵐 康彦 氏
筑波大学大学院 システム情報系 コンピュータサイエンス専攻 准教授
セミナー受講料
49,500円(税込) * 資料付
*メルマガ登録者44,000円(税込)
*アカデミック価格26,400円(税込)
★メルマガ会員特典
2名以上同時申込で申込者全員メルマガ会員登録をしていただいた場合、
2人目は無料(1名価格で2名まで参加可能)、3名目以降はメルマガ価格の半額です。
★ アカデミック価格
学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、
大学院の教員、学生に限ります。申込みフォームに所属大学・大学院を記入のうえ、
備考欄に「アカデミック価格希望」と記入してください。
受講について
- 本セミナーはビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
お申し込み前に、下記リンクから視聴環境をご確認ください。
→ https://zoom.us/test - 当日はリアルタイムで講師へのご質問も可能です。
- タブレットやスマートフォンでも視聴できます。
- お手元のPC等にカメラ、マイク等がなくてもご視聴いただけます。この場合、音声での質問はできませんが、チャット機能、Q&A機能はご利用いただけます。
- ただし、セミナー中の質問形式や講師との個別のやり取りは講師の判断によります。ご了承ください。
- 「Zoom」についてはこちらをご参照ください。
■ お申し込み後の流れ
- 開催前日までに、ウェビナー事前登録用のメールをお送りいたします。お手数ですがお名前とメールアドレスのご登録をお願いいたします。
- 事前登録完了後、ウェビナー参加用URLをお送りいたします。
- セミナー開催日時に、参加用URLよりログインいただき、ご視聴ください。
- 講師に了解を得た場合には資料をPDFで配布いたしますが、参加者のみのご利用に限定いたします。他の方への転送、WEBへの掲載などは固く禁じます。
- 資料を冊子で配布する場合は、事前にご登録のご住所に発送いたします。開催日時に間に合わない場合には、後日お送りするなどの方法で対応いたします。
セミナー趣旨
近年、人工知能(AI)が新聞やメディアなどで多く報道され、その応用先は爆発的に広がりを見せている。特にこのAI技術を日本の基盤産業である素材産業においても適用するマテリアルズインフォマティクスは、研究機関だけでなく、民間企業においても注目を集めており、材料開発にAI革命が訪れようとしている[2019年2月17日、日経新聞日曜版]。
本講演では、マテリアルズインフォマティクスの有効な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。本講演では、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し、先の日経新聞等でも報道されたナノシートの高効率収集やリチウムイオン電池の開発への応用などを実例に述べる。また、スパースモデリングを用いることで、ブラックホールの直接撮像などの画像処理技術への応用が進んでいる。本講演では、この基礎技術を用いることで、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)と、新たなマテリアルズインフォマティクスへの展開を紹介する。
受講対象・レベル
- マテリアルズインフォマティクス、ケモンインフォマティクスなど、インフォマティクスに興味のある研究開発企画、技術企画、新事業企画などの担当者(化学や材料系で研究系・技術系)
- 放射光データや画像データなど、計測技術へのインフォマティクス応用に興味のある研究者・技術者
習得できる知識
- 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による画像処理。ブラックホールの直接撮像から物質・材料を対象にした計測インフォマティクスまで。
セミナープログラム
- スパースモデリングの基礎
- データ駆動科学とスパースモデリング
- マテリアルズインフォマティクスとは?
- マテリアルズインフォマティクスとデータ駆動科学
- データ洪水がもたらす科学の質的変化
- スパース化による仮説・検証ループ
- 機械学習の基礎:分類と回帰
- 機械学習入門―分類を例として―
- 汎化性能と交差検定法による評価
- スパースモデリングの基礎
- スパースモデリング=変数選択
- データのスパース化の難しさ
- 全状態探索法によるスパースモデリング
- スパースモデリング(変数選択)に関する二つの戦略
- データ駆動科学とスパースモデリング
- 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
- 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
- スパースモデリングによる機能を予測する記述子抽出
- 線形回帰におけるスパースモデリングの定式化
- 線形回帰における全状態探索(ES-LiR)法
- リチウムイオン電池の電解液材料探索への応用
- マテリアルズインフォマティクスによる蓄電池研究の現状
- 計算科学による電解液探索へのアプローチ
- 記述子をコントロールした機能予測
- 高収率なナノシート合成開発への応用
- 高収率なはく離を実現する指針の確立
- 未知な系で最少実験数による高収率合成の実証
- 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
- 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
- スパースモデリングによる画像処理
- フーリエ計測とスパースモデリング
- ブラックホールの直接撮像への応用
- 放射光データ解析におけるスパースモデリングの応用
- 計測インフマティクス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
- スパースモデリングによる画像処理