【Live配信セミナー 1/15】マテリアルズインフォマティクスにおける少ない実験データを活用した物質探索・プロセス最適化の進め方

＜セミナー　Ｎｏ 601502＞

【Live配信】
マテリアルズインフォマティクスにおける

少ない実験データを活用した

　　　　物質探索・プロセス最適化の進め方

★機械学習と経験・勘・考察の融合によるモデル構築とその応用！

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■講師
慶應義塾大学 理工学部 教授　緒明 佑哉氏

■聴講料 
１名につき ４９,５００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４４,０００円
〔大学、公的機関、医療機関の方には割引制度があります。詳しくはお問合せください〕

プログラム                                                                                    

【講座の趣旨】
MIの歴史や最近の動向を概観し、成功例や課題を紹介します。その後、1つの課題である 小規模データへのMIの適用方法を、我々の研究グループでの成功例をもとに紹介します。

【講座内容】　
１．マテリアルズインフォマティクス（MI）の動向
　　1.1 MIへの期待
　　1.2 MIでできることとできないこと
　　1.3 MIの歴史と最近の動向
　　1.4 MIの産学官における最近の課題
　　1.5 小規模データへの適用
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
　　2.1 MIを導入した材料系の紹介
　　2.2 データセットの準備
　　2.3 機械学習と考察の融合による予測モデル構築
　　2.4 予測モデルを活用した実験
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
　　3.1 MIを導入した材料系の紹介
　　3.2 データセットの準備
　　3.3 機械学習と考察の融合による予測モデル構築
　　3.4 予測モデルを活用した実験
４．小規模・実験データへのMIの適用
　　4.1 ツールとしてのMIを活用する時代へ
　　4.2 データセットの準備
　　4.3 機械学習と経験・勘・考察の融合によるモデル構築とその応用
５．おわりに
【質疑応答】

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