★ データの集め方、データセットの作成から高分子材料設計への応用例まで！

マテリアルズインフォマティクスによる

材料開発の効率化

【提携セミナー】

主催：株式会社技術情報協会

講座内容

１． マテリアルズインフォマティクスによる材料開発とそのプラットフォーム
２．AIによる探索の精度向上のためのデータ収集・解析の進め方
３．ポリマーの効率設計に向けたマテリアルズインフォマティクスの活用
４．マテリアルズ・インフォマティクスを活用した技術開発・社内展開

担当講師

【第１部】　伊藤忠テクノソリューションズ(株)　科学システム本部　 材料・工学技術部　主任　森 一樹 氏
【第２部】　(国研)産業技術総合研究所　機能材料コンピュテーショナルデザイン研究センター 　主任研究員　安藤 康伸 氏
【第３部】　昭和電工(株)　融合製品開発研究所 計算科学情報センター　リサーチャー　南 拓也 氏
【第４部】　三井化学(株)　生産技術研究所　MI開発推進室 　主幹研究員　向田 志保 氏

セミナープログラム（予定）

【10:00-11:30】
１． マテリアルズインフォマティクスによる材料開発とそのプラットフォーム
伊藤忠テクノソリューションズ(株)　科学システム本部　材料・工学技術部　主任　森 一樹 氏

【講座の趣旨】
近年の材料開発プロセスでは，過去の実験データやシミュレーションデータを利用し，情報科学の手法と融合させることで，迅速に新素材の開発が可能になってきた。この背景として，機械学習やAI など情報科学の発達がある。従来の材料開発・製品開発における，実験を繰り返し試行錯誤するプロセスが，これらの情報科学によって効率化され，開発における時間・コストの削減，属人化の解消を実現した。しかしながら，これまでのマテリアルズ・インフォマティクス（MI）は，ある材料に焦点を絞り，ある企業，もしくは研究所内で材料科学とデータ科学の融合によって材料開発から実用化に要する時間・コストを大幅に削減しようとする試みである。そのため，汎用的に使うことができるMIプラットフォームには構築されていない。そこで，弊社では，汎用的に使うことを目指したMI プラットフォームの基盤構築の開発を進めてきた。特に，我々はシミュレーションデータを活用したMI の構築に取り組んでいる。本講では，これらのシミュレーションデータを短期間で生成，蓄積，データベース化，機械学習により物性予測，物質探索，最適化等を行うことができるMI プラットフォームについて事例と合わせて紹介する。

【講座内容】

１．MI プラットフォームのシステム
1.1 データ分析：Azure Machine Learning（ML）
1.2 データベース化：ioChem-BD
1.3 データ生成：Exabyte.io，Azure

２．プラットフォームを使用したMI 事例
2.1 バンドギャップの予測
2.2 格子熱伝導率の予測

【質疑応答】

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【12:10-13:40】
２．AIによる探索の精度向上のためのデータ収集・解析の進め方
(国研)産業技術総合研究所　機能材料コンピュテーショナルデザイン研究センター 主任研究員　安藤 康伸 氏

【講座主旨】
本講座では、マテリアルズ・インフォマティクスの基本となるデータ収集・解析の基本的な事柄について解説する。物質データは一般にデータ取得コストが高く、また考慮すべき物性や特徴が多いために「少数・多次元」になりやすい。そのため物質データを活用するための収集法や解析方法には注意を払う必要がある。さらに、多くのデータがなければAIによる探索ができない、という考えからデータ収集が目的になってしまい、実際に活用にまで至らないというケースも多々聞かれる。これらの事項について、本講座では講演者の研究経験から念頭に置くべき事項についての解説を概論的に行う。

【講座内容】

１．データ収集時に考えなければいけないこと

２．情報活用の基本フロー

３．教師なし学習による研究開発のアシスト

４．物質や実験系に対する数値表現

５．活用可能なデータ

６．制御可能な変数と計測可能な変数

７．データ取得コストについて

８．ベイズ最適化

９．能動学習

１０．機械学習ポテンシャル作成時のデータ取得例

１１．転移学習を念頭に置いたデータ取得

１２．実際の研究開発に活かす際に注意すべきこと

【質疑応答】

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【13:50-15:20】
３．ポリマーの効率設計に向けたマテリアルズインフォマティクスの活用
昭和電工(株)　融合製品開発研究所　計算科学情報センター　リサーチャー　博士(理学)　南 拓也 氏
【講演趣旨】
ポリマー系におけるマテリアルズインフォマティクス（MI）の活用事例として、ベイズ最適化による熱可塑ポリマー探索と、熱硬化性フィルムの原料配合の最適化の研究事例を紹介する。量子化学計算と機械学習との比較や、構築した予測モデルの適用限界、実験研究者による樹脂配合設計との比較についても言及する。

【講座内容】

１．マテリアルズインフォマティクス（MI）について
1.1 はじめに
1.2 材料開発における課題

２．活用事例1：熱可塑性ポリマーの効率的設計
2.1 予測モデル構築
2.2 機械学習と計算科学との比較
2.3 ポリマー物性予測と適用限界
2.4 ベイズ最適化による効率的なポリマー設計

３．活用事例2：熱硬化性樹脂フィルムの設計
3.1 原料配合系の予測モデル構築
3.2 原料配合の探索
3.3 熟練研究者と機械学習モデルとの比較

４．まとめ

【質疑応答】

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【15:30-17:00】
４．マテリアルズ・インフォマティクスを活用した技術開発・社内展開
三井化学(株)　生産技術研究所　MI開発推進室　主幹研究員　向田 志保 氏
【講座趣旨】
材料メーカー特有の課題である煩雑なデータ整形や少数データの取り扱い、逆解析などについての事例を紹介する。また、IT人材が不足する中、どのようにマテリアルズ・インフォマティクスの概念を社内に浸透し、展開していくかが各社共通の課題であると思われるが、具体的な取り組み、方策について見解を述べる。

【講座内容】

１．マテリアルズ・インフォマティクス（MI）の社内展開の課題
1.1 MIの社内浸透の試み
1.2 MI人材育成について
1.3 データ整形、データベース作成について
1.4 少数データに対する取り組み

２．MIの解析技術の取り組み
2.1 逆解析
2.2 化学構造発生
2.3 転移（風）学習
2.4 特徴量抽出

３．社内事例紹介
3.1 モノマー探索
3.2 複合樹脂設計
3.3 知的財産に関する取扱い

【質疑応答】

公開セミナーの次回開催予定

開催日

2022/5/16（月）10:00~17:00

開催場所

Zoomによるオンライン受講

受講料

1名につき 66,000円(消費税込､資料付)
〔1社2名以上同時申込の場合のみ1名につき60,500円〕

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備考

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