マテリアルズインフォマティクスの動向と小規模データを活用する化学・素材関連研究の高効率化【提携セミナー】

マテリアルズインフォマティクスの基礎と応用

マテリアルズインフォマティクスの動向と小規模データを活用する化学・素材関連研究の高効率化【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。

おすすめのセミナー情報

開催日時 2024/2/16(金) 12:30-16:30
担当講師

緒明 佑哉 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)】:47,300円

〇「マテリアルズインフォマティクス(MI)を使った研究開発に興味はあるものの、

どのように自社の研究開発に取り入れられるかがわからない」という方は是非ご参加ください!!

〇具体的な事例に適用できるよう、ナノシート材料の合成プロセスの制御や

リチウムイオン二次電池の有機活物質の探索など、具体的な事例をもとにご紹介します!

 

マテリアルズインフォマティクスの動向と

小規模データを活用する化学・素材関連研究の高効率化

 

【提携セミナー】

主催:株式会社情報機構

 


 

「マテリアルズインフォマティクス(MI)を使った研究開発に興味はあるものの、どのように自社の研究開発に取り入れられるかがわからない」という声をよく聞きます。本講座では、MIの動向に続き、我々のグループ内の小規模な実験や文献データであっても、機械学習と研究者の経験や勘を併用するMIにより、それを活かした効率的な研究開発が可能となった事例をご紹介します。皆様のまわりにある具体的な事例に適用できるよう、ナノシート材料の合成プロセスの制御やリチウムイオン二次電池の有機活物質の探索など、具体的な事例をもとにご紹介したいと思います。

 

◆受講後、習得できること

  • 小規模データへのMIへの適用方法
  • 物質探索やプロセス最適化や性能向上のための予測モデル構築方法
  • 研究者/技術者の熟練の知恵と機械学習の融合方法

 

◆受講対象者

  • 本テーマに興味のある方なら、どなたでも受講可能です。
  • 実験や文献の小規模データにMIを適用したいと思われている方
  • MIを導入してみたものの思ったような活用につながらない方
  • 実験系研究/技術者だがMIを使いたい方
  • 熟練の経験や勘と考察などをMIに融合できないか検討されている方

 

◆必要な予備知識など

  • この分野に興味のある方なら、特に予備知識は必要ない。

 

◆講演中のキーワード

マテリアルズインフォマティクス
小規模データ
スパースモデリング
実験主導型
研究者の経験と勘
線形回帰

 

◆受講された方の声(一例):

・少データを用いたMIの活用方法の参考にしたく参加させていただきました。非常に丁寧な説明で分かりやすかったです。ありがとうございました。
・MI活用事例に関する情報収集の為、参加しました。スパースモデリングについてのお話が興味深かったです。
・最新動向を含めて、非常に分かりやすかったです。ありがとうございました。
・全般的に興味深い内容で、受講して良かったです。ありがとうございました。
などなど……ご好評の声を多数頂いております!

 

担当講師

慶應義塾大学 理工学部 応用化学科 准教授 緒明 佑哉 先生

 

■略歴:
2002年3月 慶應義塾大学 理工学部 応用化学科 卒業
2006年3月 慶應義塾大学 大学院理工学研究科 総合デザイン工学専攻
後期博士課程修了 博士(工学) 取得
2007年4月 日本学術振興会 特別研究員(PD)
研究機関:東京大学 大学院工学系研究科
2009年4月 慶應義塾大学 理工学部 応用化学科 助教
2012年4月 同 専任講師
2016年4月~現在 同 准教授
2016年10月~2020年3月JSTさきがけ研究者(兼任)
2018年8月~2020年7月文部科学省研究振興局 学術調査官(兼任)

■ご専門および得意な分野・研究:
層状物質・ナノシート材料・二次元材料・共役高分子・マテリアルズインフォマティクス、これらを活かした機能材料の研究

■本テーマ関連学協会でのご活動:
所属学会 日本化学会・高分子学会・日本セラミックス協会

 

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)の動向
1) 一般的なMIへの期待
2) MIでできることとできないこと
3) MIの歴史と最近の動向
4) MIに関する最近の課題
5) 小規模データに適用可能なMI

 

2.MIを活用したプロセス最適化事例:ナノシート材料合成の制御
1) MIを導入した系の紹介
2) データセットの準備
3) 機械学習と考察の融合による記述子抽出
4) 予測モデル構築
5) 予測モデルを活用した最少実験数での実験例
6) 適用範囲の拡張に関する検討と予測モデル改良

 

3.MIを活用した物質探索事例:新規リチウムイオン二次電池有機電極活物質の性能予測と探索
1) MIを導入した系の紹介
2) データセットの準備
3) 機械学習と考察の融合による記述子抽出
4) 予測モデル構築
5) 予測モデルを活用した最少実験数での実験例
6) 適用範囲の拡張に関する検討と予測モデル改良

 

4.小規模・実験データへのMIの適用
1) ツールとしてのMIを活用する時代へ
2) 明日からできるデータセットの準備
3) 明日からできる機械学習と経験・勘・考察の融合

 

5.おわりに

 

公開セミナーの次回開催予定

開催日

2024年2月16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47,300円(税込、資料付)
*1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円

 

*学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。

 

●録音・撮影行為は固くお断り致します。

 

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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