☆マテリアルズインフォマティクスの基礎から実践に至るまで、

材料分野における実用例(ポリマー,創薬等)と共に、ポイントを解説します！

☆当日はツールを使用したデモもご用意しております！

座学のみでなく、見聞きしながら具体的なイメージを掴むことが可能です！

☆講義中、疑問点等があれば、遠慮なくご質問ください。

初歩からのマテリアルズ・インフォマティクス入門研修’23

MIの基本と概要について、様々な材料分野の事例やデモとともに解説する

【提携セミナー】

主催：株式会社情報機構

AI、シミュレーション、量子コンピュータなどIT技術を活用して材料開発を加速するマテリアルズ・インフォマティクス（MI）について、基礎から実践まで幅広く解説する。

まずは入門者向けのMIの基本的な考え方、今日のMI技術の概要やトレンド、そこで使用されているAI技術などについて解説する。その上で、MI導入事例として、IBM Researchの技術戦略Accelerated Discoveryについて、その基本技術、フォトレジストやポリマー、創薬など様々な材料分野における実用例や、デモを交えて解説する。

◆受講後、習得できること

• MIの基本的な考え方と方法論
• 様々なMI技術の全体観
• 企業における様々な材料分野での活用方法、導入例

◆講演中のキーワード

• マテリアルズ・インフォマティクス
• 生成モデル
• 基盤モデル（Foundation Model）
• Accelerated Discovery

担当講師

日本IBM株式会社
東京基礎研究所 シニア・リサーチ・サイエンティスト
博士(工学)
武田征士 先生

■経歴
2005年　慶應義塾大学電子工学科卒業
2010年　同大学院博士課程修了
2011～2012年　同大学院特任助教、エコール・サントラル・リヨン研究員。
2012年　IBM東京基礎研究所入社
2014年～現在　IBM ResearchのAccelerated Discovery戦略チームに所属、東京基礎研究所Material Discoveryチームのリーダーを務める。これまで分子生成モデルを中心に、国内外のマテリアルズ・インフォマティクス関連のプロジェクトを多数手掛ける。人工知能学会現場イノベーション賞、IEEE Open Source Service Awardなど受賞。

■専門および得意な分野・研究
・マテリアルズインフォマティクス
・応用量子光学（レーザー物理）・シリコンフォトニクス

■本テーマ関連学協会での活動
・AAAI 2023 Senior Members Track, “Foundation Model for Material Science”, S. Takeda, A. Kishimoto, L. Hamada, D. Nakano, J. R. Smith, (2022)
・npj Computational Materials, “Accelerating materials discovery using artificial intelligence, high performance computing and robotics”, E-O. Pyzer-Knapp, J. Pitera, P. Staar, S. Takeda, et al., (2022)
・KDD 2020, “Molecular inverse-design platform for material industry”, S. Takeda, T. Hama, et al. (2020)
・MRS Fall Meeting 2021, “AI-driven generative model for polymer design”, S. Takeda, et al. (2021)
など他数

セミナープログラム（予定）

※プログラム項目は一部変更となる場合がございます。
その点、ご了承くださいますようお願い致します。

1. MIの方法論
1-1. 基本的な考え方（統計解析・AIの材料分野への応用）
1-2. 材料開発項目への応用

2. MI技術の全体観
2-1. MI技術のトレンド（材料構造デザイン、シミュレーション、プロセスインフォマティクスなど）
2-2. 世界におけるMIプレイヤー

≪休憩≫

3. IBM Accelerated Discovery
3-1. Accelerated Discoveryのビジョンとコア技術
3-2. 事例（フォトレジスト、ポリマー、創薬など）
3-3. ツールとデモ

4. まとめ、QA

(当日は各項目の詳細について、丁寧に解説致します。)

公開セミナーの次回開催予定

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備考

※配布資料・講師への質問等について

●配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
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（土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。）

●当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
（全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。）
●本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり
無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。

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