材料研究課題を解決するための

マテリアルズ・インフォマティクス入門

《機械学習を効率的な「新材料の開発、探索」に適用する環境構築と応用例》

■マテリアルズ・インフォマティクスの概要■

■Python、GithubのMI環境の構築■

■スペクトル分類、ピーク推定、ベイズ最適化■

【提携セミナー】

主催：サイエンス＆テクノロジー株式会社

受講可能な形式：【Live配信】or【アーカイブ配信】のみ

材料研究の課題を解決する糸口を掴みたい方は是非
PythonやGithubを用いたマテリアルズ・インフォマティクスの研究環境の構築
機械学習技術の背景にある数学を平易に解説
「スペクトル分類」「ピーク推定」「ベイズ最適化」の適用事例
マテリアルズ・インフォマティクスで用いられる機械学習の概要・基本と重要なノウハウ

セミナー趣旨

新材料開発のためのマテリアルズ・インフォマティクスが注目を集めています。一方で機械学習の教科書は多数あれども「材料研究課題」にどのように適用することができるのか、といった情報源はまだまだ乏しいのが現状です。
本セミナーでは、講師がこれまで進めてきた研究成果をもとに、PythonやGithubを用いたマテリアルズ・インフォマティクスの研究環境構築方法や、機械学習技術の背景にある数学を簡単に解説し、具体的な適用事例として「スペクトル分類」「ピーク推定」「ベイズ最適化」を取り上げます。これらを通して、聴講者のみなさまが抱える研究課題を機械学習技術で解決する糸口を掴んでいただければ幸いです。

キーワード

予測, 分類, 分布推定, ベイズ最適化, 機械学習ポテンシャル, スペクトルデータ解析

担当講師

(国研)産業技術総合研究所　機能材料コンピュテーショナルデザイン研究センター
主任研究員　博士(理学)

安藤 康伸　氏

セミナープログラム（予定）

１．マテリアルズ・インフォマティクス概要
1) AI for Materialsとマテリアル・ゲノムプロジェクト
2) 国内外のプロジェクト動向
3) 機械学習の基礎
4) 機械学習応用の流れと課題設定の重要性
5) 代表的な機械学習応用事例の紹介
6) 物質・材料データの特徴と注意点
7) 「分かりたい」のか「見つけたい」のか
8) 情報科学市民権
9) 物質科学の立場として忘れてはいけないこと

２．MI環境構築：Python
1) MIの研究環境
2) OSの分類
3) ユーザーインターフェース
4) プログラム開発・実行環境
a) 隔離環境の構築
b) Windows subsystem for Linux
c) Package Manager
d) Anacondaのインストール
e) Homebrewを用いた整備
f) Python仮想環境
g) Jupyter notebook
h) markdown
i) Python package管理
j) 自作関数の再利用

３．MI環境構築：Github
1) バージョン管理システム
2) git
3) ホスティングサービス
4) GUIソフトウェア
5) Gitコマンド
a) init, clone
b) commit
c) branch
d) merge
e) push
f) push
g) fetch
h) pull

４．分類：スペクトルデータの低次元化とクラスター解析
1) 高次元データとしてのスペクトルと低次元化の重要性
2) 分類：教師あり学習と教師なし学習
3) 特徴空間と類似度
4) 特徴空間の解釈性と表現性
5) 主成分解析によるスペクトルの低次元化
6) k-means法によるスペクトルの分類
7) 階層的クラスタリングによるスペクトルの分類

５．データ解析：スペクトル解析のためのEMアルゴリズムによるピーク検知
1) ピーク検知のための処理フロー
2) 非線形最小二乗法の困難
3) 回帰と分布推定の違い
4) ガウス分布の最尤推定
5) EMアルゴリズムによる最尤推定
6) スペクトル解析のための改良EMアルゴリズム
7) 解析事例
8) EMアルゴリズムとしてのk-means法
9）ベイズ推論への展開と変分ベイズ推定によるモデル選択

６．データ活用：ベイズ最適化の概要と応用
1) ベイズ最適化でやりたいこと
2) ベイズ最適化を使った研究事例
3) ベイズ最適化の作業フロー
a) 予測曲線を確率的に引く（ガウス過程回帰）
b) 「活用」と「探索」による候補点探索（獲得関数）
c) ベイズ最適化を実施する際の課題

□質疑応答

公開セミナーの次回開催予定

開催日

【LIVE配信】2023/9/28（木） 10:30～16:30

【アーカイブ配信】2023年10月10日（火） まで受付け 10/10～10/23　（何度でも受講可能）

開催場所

【WEB限定セミナー】※会社やご自宅でご受講下さい。

受講料

一般受講：本体50,000円＋税5,000円
E-Mail案内登録価格：本体47,500円＋税4,750円

E-Mail案内登録なら、2名同時申込みで1名分無料

2名で55,000円 (2名ともE-Mail案内登録必須​／１名あたり定価半額27,500円)

※テレワーク応援キャンペーン(1名受講)【オンライン配信セミナー受講限定】
1名申込みの場合：受講料( 定価：40,150円／E-mail案内登録価格 38,170円 )

定価：本体36,500円＋税3,650円
E-mail案内登録価格：本体34,700円＋税3,470円

※１名様でオンライン配信セミナーを受講する場合、上記特別価格になります。

※※お申込みフォームのメッセージ欄に【テレワーク応援キャンペーン希望】とご記載ください。
※他の割引は併用できません。

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配布資料

PDFデータ(印刷可・編集不可)
※開催2日前を目安に、S＆T会員のマイページよりダウンロード可となります。
※アーカイブ配信受講の場合は配信開始日からダウンロード可となります。

オンライン配信のご案内

※【Live配信（zoom使用）対応セミナー】についてはこちらをご参照ください

※【WEBセミナー：アーカイブ受講対応セミナー】についてはこちらをご参照ください

備考

※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。
※開催日の概ね1週間前を目安に、最少催行人数に達していない場合、セミナーを中止することがございます。

お申し込み方法

★下のセミナー参加申込ボタンより、必要事項をご記入の上お申し込みください。

★【LIVE配信】、【アーカイブ配信】のどちらかご希望される受講形態をメッセージ欄に明記してください。