MI研究の要素技術としての機械学習や記述子といった基本事項から、ベイズ推定や進化論的計算といった発展的事項まで解説!
特に、第一原理MI研究を中心に最近の研究事例を紹介します!

マテリアルズ・インフォマティクスの基礎と応用【LIVE配信】

※本セミナーはZOOMを使ったLIVE配信セミナーです。会場での参加はございません。

※受付を終了しました。最新のセミナーはこちら

セミナー概要
略称
マテリアルズインフォマティクス【WEBセミナー】
セミナーNo.
2211118
開催日時
2022年11月04日(金) 10:30~16:30
主催
(株)R&D支援センター
問い合わせ
Tel:03-5857-4811 E-mail:info@rdsc.co.jp 問い合わせフォーム
価格
非会員:  55,000円 (本体価格:50,000円)
会員:  49,500円 (本体価格:45,000円)
学生:  55,000円 (本体価格:50,000円)
価格関連備考
会員(案内)登録していただいた場合、通常1名様申込で55,000円(税込)から
 ・1名で申込の場合、49,500円(税込)へ割引になります。
 ・2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合、
  55,000円(1名当たり 27,500円)(税込)です。

10名以上で同時申込されるとさらにお得にご受講いただけます。
お申込みご希望の方は こちらからお問い合わせください。

会員登録とは? ⇒ よくある質問
定員
30名 ※現在、お申込み可能です。満席になり次第、募集を終了させていただきます。
備考
【Zoomを使ったWEB配信セミナー受講の手順】
1)Zoomを使用されたことがない方は、こちらからミーティング用Zoomクライアントを
  ダウンロードしてください。ダウンロードできない方はブラウザ版でも受講可能です。
2)セミナー前日までに必ず動作確認をお願いします。Zoom WEBセミナーのはじめかたに
  ついてはこちらをご覧ください。
3)開催日直前にWEBセミナーへの招待メールをお送りいたします。当日のセミナー開始
  10分前までに招待メールに記載されている視聴用URLよりWEB配信セミナーにご参加
  ください。

・セミナー資料は開催前日までにお送りいたします。
 無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。
講座の内容
受講対象・レベル
材料開発に従事している研究者・技術者
必要な予備知識
特に予備知識は前提としませんが、
大学教養程度の数学(微分積分・線形代数・統計学)・物理学・化学の知識があると、理解が深まると思います
習得できる知識
マテリアルズ・インフォマティクスの基礎と応用を理解できる。
特に、データ駆動型物質探索のための統計学的基礎と、データ生成のための計算科学について理解できる。
趣旨
 近年、材料開発の短縮と低コスト化の可能性から、材料科学とデータ科学の融合研究「マテリアルズ・インフォマティクス(MI)/データ駆動型材料研究」が世界的に進展している。データ駆動型材料探索では、ニーズから未知材料を探索する逆問題的手法がいくつか提案・実装されている。
 実際に、MIで提案された新規化合物が実際に合成され、MI有効性を示す研究事例も報告されている。現状では、MI研究は、技術的には基礎研究の段階を経て、実践段階に至っている。
 本セミナーでは、MI研究の要素技術としての機械学習や記述子といった基本事項から、ベイズ推定や進化論的計算といった発展的事項まで解説する。MI研究は、データ生成の観点から、シミュレーションによる物性データ生成と相性がよく、その融合展開である第一原理MI研究が進展している。
 本セミナーでは、特に、第一原理MI研究を中心に最近の研究事例を紹介していく。
プログラム

1. マテリアルズ・インフォマティクス(MI)概観
   1-1. インフォマティクス/AI分野の発展
   1-2. マテリアルズ・インフォマティクスとは何か?
      1-2(1) 研究分野の動向/研究拠点
      1-2(2) 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
      1-2(3) コンピュータによる物質探索/ベイズ統計
      1-2(4) 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
      1-2(5) MI研究分野の研究事例/ベイズ探索
      1-2(6) インフォマティクスだけで十分か?/データの問題:量と質
   1-3. データ生成エンジンとしてのシミュレーション
      1-3(1) スパコン:シミュレーション研究のための必須アイテム
      1-3(2) 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
      1-3(3) 第一原理計算とは何か?
      1-3(4) 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
   2-1. 科学とインフォマティクス
   2-2. 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
      2-2(1) 問題設定:化合物空間/未知化合物の数
      2-2(2) シミュレーションだけで新規物質を探索できるか?
      2-2(3) 順問題と逆問題
   2-3. MI研究の道具立て
      2-3(1) 機械学習/物性予測モデル
      2-3(2) 機械学習における内挿性と外挿性
      2-3(3) 物性予測モデルとしての機械学習とシミュレーション
      2-3(4) MIにおける機械学習
      2-3(5) 物性構造相関/物性予測モデル
   2-3. 物質記述子
      2-3(1) 化学情報/組成情報/フィンガープリント
      2-3(2) 計算科学記述子
   2-4. 教師あり学習
      2-4(1) 回帰モデル
      2-4(2) 学習モデルの性能
   2-5. 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
   2-6. 転移学習:少数データの高性能機械学習
   2-7. MI研究における機械学習の適用事例/教師なし学習
   2-8. 逆問題としての物質探索
      2-8(1) MI研究におけるベイズ統計
      2-8(2) ベイズ最適化:コンピュータ上での実験計画法
      2-8(3) 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
      2-8(4) 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
      2-8(5) ベイズ構造探索の実例:ポリマー探索
   2-9. 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
   3-1. 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?
   3-2. 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
      3-2(1) 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
      3-2(2) 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?
      3-2(3) 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?
   3-3. 基礎方程式の解き方/数理
      3-3(1) 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
      3-3(2) 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
   3-4. 量子化学計算
      3-4(1) 分子軌道(Hatree-Fock; HF)法の実際/基底関数展開
      3-4(2) 電子状態計算の出力/軌道関数・軌道エネルギー
      3-4(3) 電子状態の規定/分子軌道の占有方法/フントの規則
      3-4(4) HF法の限界/電子相関
      3-4(5) HF法の改良方策/多体波動関数近似の改良
   3-5. 密度汎関数法(DFT法)とは?
      3-5(1) DFT法の要点/面倒な定理は一旦忘れて、本質は何か?
      3-5(2) 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)
      3-5(3) 交換相関汎関数の違いによる理論予測の齟齬
      3-5(4) DFT法の問題点:磁性、分子間力、励起状態の問題
   3-6. 量子モンテカルロ(QMC)法とは?/QMC法の種類:VMC法とDMC法
      3-6(1) DMC法のアイディア/どうして高精度計算が実現されるか?
      3-6(2) DMC計算の実際/コンピュータ上での実装
      3-6(3) DMC計算例/厳密な数値解
      3-6(4) 大規模スパコン上での並列計算効率
   3-7. 第一原理計算手法のまとめ
      3-7(1) 計算スペックのまとめ
      3-7(2) 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
   3-8. 計算科学とMIの融合展開
      3-8(1) 計算材料科学
      3-8(2) XRDパターン認識/クラスタリングの適用
      3-8(3) 元素置換による物性チューニング/組み合わせ論的構造生成法
      3-8(4) 進化論的構造探索/原理と適用例

4. 総括


【質疑応答】

キーワード
マテリアルズインフォマティクス,第一原理計算,データ生成,WEB,セミナー,講演,研修
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