2026年04月14日(火)
13:00~17:00
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(国研)産業技術総合研究所
マテリアルDX研究センター 主任研究員 博士(学術) 中村 壮伸 氏
【ご専門】
統計物理学・トポロジカルデータ解析・ソフトマター物理学・MDシミュレーション・化学物理
【ご経歴】
東京大学大学院総合文化研究科 博士(学術)
–非平衡熱統計物理学/非線形物理学
産業技術総合研究所,Forschungszentrum Jülich ポスドク
–ソフトマターの分子動力学シミュレーション
東北大学AIMR 助教
–TDAの材料科学への展開
【現所属】
(国研)産業技術総合研究所
–マテリアルDX研究センター(AIST MDX)
–量子・AI融合技術ビジネス開発グローバル研究センター(AIST GQuAT)
非会員:
49,500円
(本体価格:45,000円)
会員:
44,000円
(本体価格:40,000円)
学生:
49,500円
(本体価格:45,000円)
会員(案内)登録していただいた場合、通常1名様申込で49,500円(税込)から
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・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、
49,500円(1名当たり
24,750円)(税込)です。
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よくある質問
ライブ配信とアーカイブ配信(見逃し配信)両方の視聴を希望される場合は、会員価格で1名につき49,500円(税込)、2名同時申込で55,000円(税込)になります。お申し込みフォームのコメント欄に「ライブとアーカイブ両方視聴」とご記入下さい。
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。
【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
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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。
・材料研究・材料設計・解析に携わる研究者・技術者
・研究計画の立案、テーマ選定、外部委託・投資判断に関わる方
(研究企画、DX/AI推進、事業開発、R&D管理職)
・画像(顕微鏡・X線・CT等)や分子シミュレーション(MD)から、
前処理として形の特徴量を抽出して機械学習に活かしたい方
・研究計画の立案・テーマ選定・外部委託/投資判断に関わる方
(研究企画、DX/AI推進、事業開発、R&D管理職など)広い視野で意思決定を行う立場の方
・トポロジーやホモロジーに馴染みがなく、初学者向けに体系的に学びたい方
・以前TDA/PHの解説を聞いて「難しい」と感じたが、実務視点で理解し直したい方
・数学と物質科学の繋ぎ目の理解を得たい方
特に高度な数学的知識は必要ありません。行列やベクトルといった“高校〜学部1年レベルの基礎用語”に抵抗がなければ十分です。(数式は必要最小限、図と実例中心)
・どのデータ・課題でTDA/PHが有効かを判断できる基準が身につき、
手法選定/外部委託の判断材料として使える
・分子配置データ(ポイントクラウド)やグレイスケール画像から
**トポロジカル特徴量(PD、ヒストグラム等)**を抽出し、
機械学習の前処理に組み込む基礎が身につく
・パーシステンス図の読み取り(対角線距離、階層性、ノイズ識別、幾何学的拘束)を
実例で理解し、材料設計の指針に落とし込める
・新しいPHの活用例として、エネルギー地形(PES)× 関数PHの適用イメージを掴み、
構造遷移/活性化エネルギーを共通言語で説明できるようになる
近年、トポロジカルデータ解析(TDA)やパーシステントホモロジー(PH)は、材料構造解析・画像解析・分子シミュレーションなど多様なデータに対して従来手法では抽出が難しい“形の特徴量”を定量化できるとして注目されています。一方で「数学が難しそう」という印象から導入判断が進まないケースも少なくありません。
本セミナーでは、数学的抽象表現を極力抑え、材料研究で本当に役立つ視点に絞ってTDA/PHの最小限の基礎を解説します。
まず、なぜTDAが必要になるのか(閾値依存・マルチスケール・“できる/できない”の視点)を共有し、次にホモロジーの直感**、PHの考え方、パーシステンス図の読み方を実例ベースで丁寧に紐解きます。最後に、結晶・液体・アモルファス・高分子の構造解析から、**反応経路(PES)**のような関数データへの展開まで、材料設計・手法選定につながる適用シナリオを具体的に示します。実行者には実装の基礎を、意思決定者には判断材料を提供する構成です。
1.物質科学を意識したTDAが必要になる理由
1-1 トポロジカルデータ解析の特徴
(キーワード:不変量/穴/トポロジー/解像度/マルチスケール)
1-2 物質科学・データ科学との関係性
(キーワード:できる/できない、閾値依存、形の本質)
1-3 TDAが解決する課題の典型例
(キーワード:閾値問題、画像2値化、ポイントクラウド→単体複体)
2.非数学者向け「ホモロジーの最小限の考え方」
2-1 ホモロジーが扱う対象(連結・リング・空隙)
2-2 ホモロジーのアイデア(境界とサイクルの直感)
2-3 穴を定義するための材料(パーツ):単体・単体複体
2-4 穴を何とみなすか?のルール(ベッチ数/“境界の境界=0”)
(キーワード:ベッチ数、生成元、幾何の代数化)
3.PHの基本アイデアと読み取り方
3-1 対象2種:ポイントクラウド/スカラー関数(グレイスケール画像など)
3-2 PHの考え方:フィルトレーション/生誕(birth)と死滅(death)
3-3 パーシステンス図(PD)の読み取り:対角線距離・階層性・ノイズ
3-4 PDの特徴:幾何学的拘束、多体分布の視点、ヒストグラム化
(キーワード:特徴量抽出、機械学習前処理、安定性)
4.材料・化学への応用例
4-1 材料構造の典型例(結晶・液体・気体)のPD(ポイントクラウド)
(キーワード:周期性/短距離秩序/ランダム)
4-2 アモルファス材料への適用(ポイントクラウド)
(キーワード:中距離秩序、Primary/Secondary、幾何学的拘束)
4-3 高分子メルトへの適用(ポイントクラウド)
(キーワード:貫通の定量化、スケーリング則、リングポリマー)
4-4 **化学反応経路図**への応用(関数PH)
(キーワード:エネルギー地形、活性化エネルギー、準安定状態、レベルセット)
【質疑応答】
TDA,パーシステントホモロジー,材料設計,機械学習,画像解析,セミナー,講演,研修