2022年12月07日（水）
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・マテリアルズ・インフォマティクスによる高効率な最適設計の考え方
・マテリアルズ・インフォマティクスに用いるデータの効率的な集め方
AI等の情報工学よってデータを分析することで、性能や信頼性の高い材料を効率的に探索・設計するマテリアルズ・インフォマティクスが脚光を浴びています。しかしながら、材料探索・設計の場合、分析するためのデータが十分に存在していない場合も多く、新たにデータを収集し直さなければならないケースもあります。
そこで、少ないデータでも最適解を得やすい、直交表に基づいた効率的なデータ収集方法について解説いたします。また、収集したデータを基に感度解析して、材料性能を向上させる上で支配的な因子を抽出する方法について解説いたします。さらには、データを応答曲面法により分析して、材料性能を、抽出した支配因子の関数として表すことで、材料性能を最大化する設計指針を導出する方法について説明いたします。
これらの一連の流れを、電子デバイス等に用いる材料の設計・探索に適用した事例を紹介することで、マテリアルズ・インフォマティクスの有効性について実感していただきます。
1．技術潮流
2．マテリアルズインフォマティクスにの概要
2-1. マテリアルズインフォマティクスよる最適設計とは
2-2. 最適設計の流れ
2-3. 適用事例の概要
3．材料設計効率化の課題とアプローチ
3-1. パラメータサーベイにおける課題
3-2. 課題へのアプローチと分子シミュレーション
4．マテリアルズインフォマティクスによる設計事例
4-1. 樹脂との密着性を向上させる金属の設計
4-2. はんだの破断伸びを向上させる添加元素の選定
4-3. 環境・生体に適合する材料の界面密着強度を向上させる設計
4-4. 薄膜配線の信頼性を高める材料設計の事例
5．まとめ
5-1. 有効性の確認
5-2. 課題と今後の展望
【質疑応答】
10：30～12：00 講義
12：00～12：10 質疑応答
マテリアルズインフォマティクス,材料設計,データ収集,WEBセミナー,オンライン,講演
