マテリアルズインフォマティクスの基礎と

スモールデータ問題への対処法

～データ解析に必要な基礎知識、ソフトウェア、データベース、最新技術～

～限られたデータの壁を乗り越えるための方法～

【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】のみ

材料研究において大きな障壁となる「スモールデータ問題」。
その壁を乗り越えるためのデータ科学の方法論や実験・シミュレーションデータの統合解析について、様々な事例を含め、MIの基礎から解説。

セミナー趣旨

データ駆動型研究における最も重要な資源はいうまでもなくデータです。しかしながら、材料研究ではデータ駆動型研究に資する十分なデータを利用できないことが多々あります。

本講義では、限られたデータの壁を乗り越えるためのデータ科学の方法論や実験・シミュレーションデータの統合解析を中心テーマに定め、様々な事例を挙げながら、マテリアルズインフォマティクスの基礎を学びます。

得られる知識

マテリアルズインフォマティクスのデータ解析に必要な基礎知識、ソフトウェア、データベース、最新技術に関する情報など。

受講対象

化学・素材企業の実務担当者

担当講師

大学共同利用機関法人情報・システム研究機構　統計数理研究所　教授　博士(学術)　吉田 亮　氏

専門：機械学習、マテリアルズインフォマティクス
H P：http://spacier.ism.ac.jp/

セミナープログラム（予定）

１．はじめに
1.1 マテリアルズインフォマティクスにおける機械学習の基本：順問題と逆問題
1.2 材料データベース
1.3 ソフトウェア
1.4 スモールデータの壁

２．マテリアルズインフォマティクスにおける機械学習の基礎
2.1 組成・構造記述子
2.2 組成・構造から物性を予測する
2.3 所望の物性を持つ分子を予測する
2.4 高分子材料への適用例
2.5 合金系への適用例
2.6 XenonPyの紹介

３．モデルの解釈・説明
3.1 重要記述子の同定と解釈の難しさ
3.2 説明可能AI
3.3 機械学習によるルールの発見

４．限られたデータへの対処法
4.1 転移学習・ドメイン適応・マルチタスク学習
4.2 スモールデータ問題と関数出力変数の予測
4.3 ベイズ最適化による適応的実験計画
4.4 実験・シミュレーション・機械学習の統合解析
4.5 高分子物性自動計算ソフトウェアRadonPyの紹介

□質疑応答□

公開セミナーの次回開催予定

開催日

2024/1/22（月）10:30～16:30

開催場所

オンライン配信セミナー

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名あたり定価半額の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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※E-Mail案内登録をご希望の方は、申込みフォームのメッセージ本文欄に「E-Mail案内登録希望」と記載してください。ご登録いただくと、今回のお申込みからE-mail案内登録価格が適用されます。

配布資料

• PDFテキスト(印刷可・編集不可)
  ※開催2日前を目安に、主催者サイトのマイページよりダウンロード可となります。

オンライン配信のご案内

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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。

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