マテリアルズインフォマティクスのためのデータ作成とその解析、応用事例
 
 
新刊 高分子 試読不可
★ データ収集の低コスト化、データの前処理、記述子の設計、
  モデルの予測精度向上!
★ 高分子、金属、半導体、電池材料、触媒、医薬品・中間体の
  新材料探索、プロセス開発に向けて!

■ 本書のポイント
・各国の政策、データベースの整備
・散在したデータをデータベースとして整頓、管理、抽出する
 仕組み
・データサイエンティスト、データエンジニアに求められる
 スキルと育成の取り組み
・実験の自動化による大量のデータ取得、データの信頼性向上
・IoT技術を利用したデータ収集技術
・特徴量を適切に表現する記述設計のポイント
・予測モデルの構築、特徴量候補の探索
・アルゴリズムの種類、特徴と選定
・スパースモデリングを用いた少ないデータからの予測
・ニューラルネットワークによる逆問題解析
・説明可能な機械学習を用いた材料開発
・多目的最適化に向けたアルゴリズムの開発
・機械学習によるスペクトルデータの解析
・複数の物性を同時に達成する高分子材料の設計
・データ不足、欠損の克服に向けた予測モデル構築
・金属材料の組織画像分析による特徴量抽出
・最適な成膜プロセス条件の探索
・新組成のリチウム導電体の効率的な探索
・触媒活性因子の特定、活性予測
・医薬品・中間体の合成経路設計、反応条件最適化、副反応
 生成物予測
発刊日 2021年7月30日
定 価 本体80,000円+税
アカデミック価格 本体30,000円+税
 ※アカデミック価格の適用は、
   エヌ・ティー・エスホームページをご覧ください。
頁 数 500頁
造 本 A4
発行所 技術情報協会
ISBN 978-4-86104-854-8
 
執筆者計58名


■章タイトル


第1章 マテリアルズ・インフォマティクスの研究動向と今後の課題
第2章 マテリアルズ・インフォマティクスの社内整備と人材育成
第3章 データ駆動材料開発に向けたプラットフォーム構築とその応用事例
第4章 マテリアルズ・インフォマティクスのためのデータ解析の進め方とその事例
第5章 高分子材料開発への応用事例
第6章 無機材料開発への応用事例
第7章 電池材料開発への応用事例
第8章 触媒開発への応用事例
第9章 合計経路、反応条件、プロセス設計への応用事例
第10章 医薬品の開発、製造への応用事例
 
 
※購入方法について
 
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