材料シミュレーションとインフォマティクスの基礎知識について実例を交えて紹介します。

蓄電池研究における材料計算と

マテリアルズ・インフォマティクスの活用法

【提携セミナー】

主催：株式会社情報機構

リチウムイオン電池材料の研究・開発に第一原理計算などのシミュレーションツールが活用され、大量の物性データを獲得することができるようになってきました。このような知識を、マテリアルズ・インフォマティクスと呼ばれる情報科学と組み合わせることで、材料探索の可能性が広がると期待されています。本講演では、材料シミュレーションとインフォマティクスの基礎知識について実例を交えて紹介します。また市販の統計解析ソフトを用いた実演も実施する予定です。

◆受講対象者

材料計算とマテリアルズ・インフォマティクスに興味をもたれている方を主対象にしています。

◆必要な予備知識など

無機固体化学の基礎知識（学部程度）があることが望ましいです。
マテリアルズ・インフォマティクスの初心者向け講習会です。

◆得られる知識

・電池材料と材料シミュレーションに関する基礎知識
・マテリアルズ・インフォマティクスに関する予備的知識、機械学習・回帰分析の概念

担当講師

名古屋工業大学 生命・応用化学専攻　教授 博士（工学）　中山 将伸 氏

セミナープログラム（予定）

０.電池材料とインフォマティクス概要
（※講演では割愛します。解説動画（MP4ファイルをご提供する予定です。）
1）電池正極反応（インターカレーション反応）
2）電池特性と結晶／電子構造の関係
3）固体電解質におけるイオン伝導（結晶／電子スケール）
4）固体電解質におけるイオンの拡散（マクロスケール）

１. 材料シミュレーションとハイスループット計算
1）Materials Projectからのデータ取得
・結晶構造データの取得
・物性データの取得
2) 古典力場計算
・古典力場の特徴（長所と問題点）
・分子動力学計算
3) ハイスループット計算・自動化
・全自動網羅計算のためのアルゴリズム

２. マテリアルズ・インフォマティクスの基礎
1) 機械学習の概念
・過学習
・内挿と外挿
・訓練／検証／テストデータ
2) 材料記述子の構築
・結晶構造データベース
・ヒストグラム記述子
3）線形関数に対する回帰分析
・重回帰分析
・LASSO回帰、Ridge回帰
・主成分分析とPLS回帰、
4) 非線形関数に対する回帰分析
・ニューラルネットワーク回帰
・決定木、ランダム森回帰
・２値分類問題について
・ガウス過程
5) ベイズ最適化による逆探査
・例１：材料シミュレーションと連動させたベイズ最適化
・例２：実験評価と組成最適化

３. まとめ

公開セミナーの次回開催予定

開催日

未定

開催場所

未定

受講料

未定

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備考

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