＊ 本ウェビナーは開催済みです。再開催のご要望があれば、お知らせください。
CMCリサーチウェビナー【ライブ配信】
開催日時：2022年7月25日（月）10:30～16:30
受 講 料：55,000円（税込） ＊ 資料付
＊メルマガ登録者 49,500円（税込）
＊アカデミック価格 26,400円（税込）
パンフレット
※ 本セミナーは、当日ビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
お申し込み前に、下記リンクから視聴環境をご確認ください。
→ https://zoom.us/test
★ アカデミック価格:学校教育法にて規定された国、地方公共団体および学校法人格を有する大学、大学院の教員、学生に限ります。
★【メルマガ会員特典】2名以上同時申込かつ申込者全員メルマガ会員登録をしていただいた場合、1名あたりの参加費がメルマガ会員価格の半額となります。
★ お申込み後のキャンセルは基本的にお受けしておりません。ご都合により出席できなくなった場合は代理の方がご出席ください。
講 師
吉田 亮 氏
情報・システム研究機構 統計数理研究所 データ科学研究系 教授
同研究所 ものづくりデータ科学研究センター センター長 博士（学術）
【講師経歴】
統計数理研究所 ものづくりデータ科学研究センター センター長
JST イノベーションハブ構築支援事業「情報統合型 物質・材料開発イニシアティブ」物質・材料記述基盤グループ
セミナーの趣旨
本セミナーでは、データ駆動型材料研究（マテリアルズインフォマティクス）の様々な活用事例を紹介しながら、データ科学の要素技術とその役割を解説していく。分子・組成・構造情報の記述子、様々な材料系（高分子材料、無機材料、複合材料等）における物性予測と材料設計、適応的実験計画法、機械学習のブラックボックスに基づく知識の発見、転移学習やマルチタスク学習を用いたスモールデータへの対処方法、ディープラーニング等のトピックスを取り上げる。
セミナー対象者
製薬・化学・素材企業等の実務担当者等
セミナーで得られる知識
マテリアルズインフォマティクスのデータ科学の基本知識、最新の研究事例・ツール等、参考文献
プログラム
※ 適宜休憩が入ります。
1.1 教師あり学習の基礎
1.2 転移学習によるスモールデータへの対処
1.3 適用例
1.3.1 高分子材料の物性・構造の予測
1.3.2 準結晶の構造・組成の予測
1.3.3 プロセス条件から材料組織の予測
1.3.4 有機分子の分光スペクトルの予測
1.3.5 有機合成反応の予測
2. 材料探索のための機械学習技術
2.1 統計的生成モデルによる仮想ライブラリの作製
2.2 機械学習による材料の生成と予測
2.2.1 分子設計
2.2.2 結晶構造予測
2.2.3 統計的生成モデルによるプロセスの予測
2.3 理解・知識発見のための機械学習
3. 物質・材料の数値表現（記述子）
3.1 分子記述子
3.2 組成記述子
3.3 結晶構造記述子
3.4 表現学習
4. 適応的実験計画法
5. 適用事例の紹介（論文）