. .
セミナー・イベントTOPへ戻る


スパースモデリングの基礎とマテリアルズインフォマティクスによる
材料開発への展開【LIVE配信】


■開催日時:2022年06月14日(火) 12:30〜16:30

■会場:【WEB限定セミナー】※在宅、会社にいながらセミナーを受けられます 

■定員:30名

■受講料:49,500円(税込、資料付き/1人)
※最新のセミナー情報を「配信可」にすると割引適用(登録無料)
会員(案内)登録していただいた場合、通常1名様申込で49,500円(税込)から
 ・1名で申込の場合、39,600円(税込)へ割引になります。
 ・2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合、計49,500円(2人目無料)です。

■備考:
資料付き
【LIVE配信セミナーとは?】

■主催:(株)R&D支援センター

■講師:筑波大学 システム情報系 准教授 博士(科学) 五十嵐 康彦 氏

<ご専門>
 機械学習、マテリアルズ・インフォマティクス、データ駆動科学

<学協会>
 物理学会、日本神経回路学会

<ご略歴>
 平成21年 東京大学工学部計数工学科 卒業
 平成26年 東京大学大学院新領域創成科学研究科博士後期課程 修了
 平成26年 東京大学大学院新領域創成科学研究科 特任研究員
 平成29年 物質材料研究機構 NIMSポスドク研究員
 平成29年 科学技術振興機構 さきがけ専任研究員
 平成31年 東京大学大学院新領域創成科学研究科 助教
 令和2年 現職

■受講対象・レベル:
・材料開発者
・実験データ解析手法の幅を広げたい方
・スペクトル解析の背後にある数理の基礎を学びたい方
・解析ソフトウェア開発等に携わる方

■習得できる知識:
・スパースモデリングによる重要な特性・記述子の抽出と、マテリアルズインフォマティクスへの
 活用方法
・エクセルファイルのデータから、Pythonを用いたスパースモデリングの実践方法

■趣旨:
 昨今、マテリアルズDXの必要性が企業においても認識され、積極的な研究開発、実データへの
応用が進んでいます。その中で、マテリアルズDXを行うための解析プログラムについては豊富なの
ですが、個々のデータに対して何を入力するべきなのか、得られた結果をどう解釈するのかに
ついては現場レベルで問題になることが多いかと思います。
 本講演では、そういった方針の決定や解釈性にとって重要な、機械学習による特徴量エンジニア
リングの基礎について解説し、そのマテリアルズDXに向けた応用展開について講義します。また、
その技術の中でも重要な行列分解やスパースモデリング手法についても取り上げ、Pythonによる
実践方法とともに説明します。本講義を通して、マテリアルズDXへの成功事例への足がかりと
なれば幸いです。

■プログラム:
1.マテリアルズDXの現状と、特徴量エンジニアリングの必要性
 a.マテリアルズDXとは?これまでのマテリアルズインフォマティクス、計測インフォマティクスとの関係
 b.特徴量エンジニアリングとは?なぜマテリアルズDXにおける重要性

2.スパースモデリングによる特徴量選択の基礎
 a.機械学習の基礎
 b.汎化性能と交差検定法による評価
 c.スパースモデリングの基礎
 d.スパースモデリングの標準的手法および最新の動向
 e.Pythonによる特徴量選択の実装のためのチュートリアル

3.画像処理を用いた特徴量抽出の基礎
 a.行列分解による画像特徴量抽出
 b.スパースモデリングによる特徴量抽出 
 C.Pythonによる特徴量抽出の実装のためのチュートリアル

4.マテリアルズDXへ向けた特徴量エンジニアリングの展開
 (1)マテリアルズインフォマティクスにおける特徴量エンジニアリング展開1
  〜リチウムイオン電池の電解液材料探索への応用〜
  a.計算科学的アプローチと情報科学的アプローチの融合による効率的な材料探索に向けて
  b.スパースモデリングによる機能を予測する記述子抽出
  c.記述子をコントロールした機能予測
 (2)マテリアルズインフォマティクスにおける特徴量エンジニアリング展開2
  〜高収率なナノシート合成開発への応用〜
  a.未知な系で最少実験数による高収率合成の実証
  b.少数データに対するモデルの選び方、対処方法について
  c.合成特徴量をどう取り扱うかについて
 (3)計測インフォマティクスにおける特徴量エンジニアリング展開
  〜放射光データ解析への応用〜
  a.物理モデルから有効な特徴量を抽出する
  b.計測データから、物質の内部構造を如何に同定するか?
  c.ベイズ推論を用いた、計測データからのモデル選択について

5.マテリアルズDXにおける今後の展望について

Copyright (C) 2022 NTS Inc. All right reserved.