マテリアルズ・インフォマティクスにおける実施・活用のポイントと実務上の留意点【提携セミナー】

量子アニーリングの開発動向と材料開発

マテリアルズ・インフォマティクスにおける実施・活用のポイントと実務上の留意点【提携セミナー】

このセミナーは終了しました。次回の開催は未定です。

開催日時 2022/5/27(金)12:30-16:30
担当講師

中野 博史 氏

開催場所

Zoomによるオンラインセミナー

定員 -
受講費 【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】:41,800円
【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】:46,200円
★データが少ない・欲しい材料の予測精度が低い
・材料開発プロジェクトが成功するか予想がつかないetc・・・
材料開発を実際に成功させるための具体的なすすめ方と
数々のポイントについて解説します!

 

マテリアルズ・インフォマティクスにおける

実施・活用のポイントと実務上の留意点

 

【提携セミナー】

主催:株式会社情報機構

 


 

産業界においては、マテリアルズ・インフォマティクス(MI)はジレンマとの戦いです。材料には要求スペックがあり、その要求スペックに届かない材料しか存在しないからこそ材料開発をします。つまり、欲しい材料は、いつも既存データの外側の領域にあります。少ないデータと、外挿が苦手な機械学習を使ってどうこの課題をクリアするか、というところがMIの成功の可否を決めます。
今回は、MIの基礎から先端手法までの解説を、具体例を通じて解説し、材料開発を実際に成功させるための、MIの実施・活用のポイントを説明します。

 

◆受講後、習得できること

MIを実践する際に、データが少ない・欲しい材料の予測精度が低い・材料開発プロジェクトが成功するか予想がつかないなど、よく直面する課題があります。その課題に対処する方法を、本質的な考え方から理解できます。また、MIを導入する際に、どのようなテーマに対して適用すべきか、または適用すべきでないかを、見極めるポイントを理解できます。

 

◆受講対象者

材料メーカーやデバイスメーカーで、

  • MIの導入を検討している方
  • MIを活用した材料開発をする際に、課題をお持ちの方
  • データ不足にお困りの方
  • シミュレーションや材料解析との連携でお困りの方
  • MIを活用した材料開発プロジェクトの計画に携わっている方
    など

 

担当講師

ソニーグループ(株) R&Dセンター リサーチャー 博士(工学)  中野 博史 先生

*ご略歴:
ソニーグループR&Dセンターにて、有機半導体・酸化物半導体・電池材料の研究に従事。同社で、マテリアルズ・インフォマティクス(MI)のグループを立ち上げ、材料開発の現場でMIの実績を積む。ソニーセミコンダクタソリューションズ在籍時には、半導体材料のプロセス開発リーダーを務める。修士は量子化学計算(京都大学工学研究科)、博士はケモインフォマティクス・創薬 (奈良先端大)で学位取得。

*ご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/量子化学計算/酸化物半導体材料/有機半導体材料/創薬

 

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(MI)の実用上の課題
1) 一般的な機械学習とMIの違い
2) MIの目的
3) MIの共通課題
① データ不足・データ取得コストが高い
② 従来材料を超える材料が欲しいが、機械学習は外挿が苦手
4) MIの共通課題の解決方法

 

2. 特徴抽出のすすめ方
1) 記述子
① 機械学習の種類
② 予測の手順と記述子の役割
③ 記述子数と過学習問題
2) 記述子の種類
① 無機材料記述子
② 有機材料記述子
③ 構造記述子
④ ターゲットエンコーディング
3) 記述子の選び方
① 原理から積み上げる方法
② 多数の候補から絞り込む方法
4) 具体例 無機蛍光体の発光波長予測

 

3. 逆解析のすすめ方(要求スペックから材料組成や分子構造を導出する)
1) MIにおける逆解析
2) 逐次的な構造生成
3) 深層学習を用いた分子構造生成

 

4. MIを活用した効率的な実験方法
1) ベイズ最適化を用いた適応的実験計画法
2) 具体例
① 相図を効率的に実験して求める方法
② 半導体プロセスの効率的な最適化

 

5. 外挿領域への対応方法
1) 材料開発と機械学習のジレンマ
2) 逐次的に適用可能範囲を拡張する方法
3) 極めて本質的な記述子に絞る方法
4) 具体例
① バッテリー材料に関する2つの成功事例
② 骨格の異なる分子の物性予測・ファーマコフォア

 

6. データが少ない場合のアプローチ
1) 過学習が起きているか確認する
2) データの様子を把握する
3) 記述子を削減する
4) 欠損値が存在する場合
① 欠損値の取扱い
② おすすめ手法 勾配ブースティング
5) トランスファーラーニング

 

7. MIの成否を分けるポイント
1) プロジェクトの全体設計
2) データの質と量
3) シミュレーションの活用
4) 材料解析との連携
5) 具体例
① ケミカルプラント
② 人工知能の先端研究からの知見
③ その他事例紹介

 

8. まとめ

 

<質疑応答>

 

公開セミナーの次回開催予定

開催日

2022年5月27日(金) 12:30-16:30

 

開催場所

Zoomによるオンラインセミナー

 

受講料

【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】:1名41,800円(税込、資料付)
*1社2名以上同時申込の場合、1名につき30,800円
【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】:1名46,200円(税込、資料付)
*1社2名以上同時申込の場合、1名につき35,200円

 

*学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。

 

オンライン配信のご案内

★ Zoomによるオンライン配信

については、こちらをご参照ください

 

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

★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。

★【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】、【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】のいずれかから、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。

 

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