★マテリアルズ・インフォマティクス手法を誰でも習得可能！

マテリアルズ・インフォマティクス手法による

材料デザイン・相図作成効率化 とそのポイント

【提携セミナー】

主催：株式会社情報機構

機械学習・情報科学手法を利用し，材料研究を加速する分野がマテリアルズ・インフォマティクスという分野です．特に，目的に応じて次に実験すべき材料を提案する手法としてブラックボックス最適化があります．材料物性の向上を狙う場合の手法としてベイズ最適化があり，相図を効率よく描くための手法として，PDCと呼ばれる手法が開発されています．これらの手法を駆使することで，材料研究が加速した事例が多く報告されています．
本講座では，ブラックボックス最適化を誰でも自身の研究開発にすぐに利用できることを目的とし，アルゴリズムの詳細，応用事例，手法の使い方（PythonコードおよびWindowsで利用できるアプリケーション）を丁寧に解説します．

◆受講後、習得できること

• マテリアルズ・インフォマティクスにおけるブラックボックス最適化とは何かを概観できます．
• ベイズ最適化が実行できるようになります．
• 機械学習を用いた相図作成効率化手法が実行できるようになります．
• 本講座後には，ブラックボックス最適化を用いた材料研究開発がすぐに実施できるようになります．

担当講師

国立研究開発法人物質・材料研究機構 主任研究員 博士（理学） 田村 亮 先生

■主経歴等
2012.3 東京大学 大学院理学系研究科 物理学専攻 博士課程修了，博士（理学）取得
2012.4 物質・材料研究機構 若手国際研究センター ICYS-SENGEN研究員
2015.4 物質・材料研究機構 先端的共通技術部門 研究員
2016.4 物質・材料研究機構 国際ナノアーキテクトニクス研究拠点 研究員
2017.4 東京大学 大学院新領域創成科学研究科 メディカル情報生命専攻 講師（兼任）
2018.4 物質・材料研究機構 国際ナノアーキテクトニクス研究拠点 主任研究員
2018.4 情報処理推進機構 未踏ターゲット事業 プロジェクトマネージャー（兼任）

■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 ，機械学習，材料科学，アニーリングマシン

セミナープログラム（予定）

1.自己紹介

2.ブラックボックス最適化とは

3.材料物性の向上を狙うベイズ最適化
3.1　ベイズ最適化のアルゴリズム紹介
3.2　ベイズ最適化を実行するためのPythonパッケージCOMBO&PHYSBOの紹介
3.3　Windowsコンピュータでインストールなしにベイズ最適化が実行できるアプリケーション
3.4　ベイズ最適化を用いた材料研究事例紹介

4.機械学習を用いた相図作成効率化手法
4.1　相図作成効率化手法のアルゴリズム紹介
4.2　相図作成効率化を実行するためのPythonパッケージPDCの紹介
4.3　Windowsコンピュータでインストールなしに相図作成効率化手法が実行できるアプリケーション
4.4　相図作成効率化手法を用いた材料研究事例紹介

5.まとめと今後の展望

（質疑応答）

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

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。
（開催1週前～前日までには送付致します）。
＊準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
（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。

お申し込み方法

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