【Live配信 or アーカイブ配信】マテリアルズ・インフォマティクスのためのデータの生成・蓄積・活用方法

＜セミナー　No.608401＞

マテリアルズ・インフォマティクスのための

データの生成・蓄積・活用方法

★データの取得、データベース構築、データ活用のための必要な考え方と方法論を学ぶ

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■講師

東京科学大学　総合研究院　化学生命科学研究所　准教授　安藤 康伸 氏

■聴講料

１名につき５５，０００円（消費税込・資料付き）

１社２名以上同時申込の場合１名につき４９，５００円（税込）

大学、公的機関、医療機関の方には割引制度があります。詳しくはお問い合わせください。

■セミナーの受講について
・下記リンクから視聴環境を確認の上、お申し込みください。
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・開催数日前または配信開始日までに視聴用のURLとパスワードをメールにてご連絡申し上げます。
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・開催前日または配信開始日までに、製本したセミナー資料をお申込み時にお知らせいただいた住所へお送りいたします。
　お申込みが直前の場合には、開催日または配信開始日までに資料の到着が間に合わないことがあります。
・本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止いたします。
・本講座はお申し込みいただいた方のみ受講いただけます。
　複数端末から同時に視聴することや複数人での視聴は禁止いたします。
・アーカイブ配信セミナーの視聴期間は延長しませんので、視聴期間内にご視聴ください。

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【この講座で学べること】

・マテリアルズ・インフォマティクスの概要

・データ生成プロセスにおける実験自動化や計算シミュレーションの概要

・データ蓄積プロセスの考え方

・データ活用のための機械学習の例（予測/分類/低次元化/フィッティング）

【講座概要】

マテリアルズ・インフォマティクス（MI）や研究デジタルトランスフォーメーション（DX）は、情報科学・技術を駆使して材料研究・開発を刷新することが目的であり、今後の国際競争を勝ち抜くための必須テーマです。本講座では、MIの実践事例を通じて、研究活動で生じるデータの生成・蓄積・活用のサイクルについて知っていただき、データ生成の観点からベイズ最適化や物質・材料シミュレーションと結晶構造探索の基礎、データ蓄積の観点からのデータベース構築、そしてデータ活用の観点からのスパースモデリングやスペクトルモデリングについて、必要な考え方・基礎知識について学んでいただきます。

１．マテリアルズ・インフォマティクス概要

　1.1 情報科学の活用に至った経緯

　1.2 機械学習の概要

　1.3 データ駆動型材料研究について

　1.4 データ駆動型材料研究の要素：データ生成

　1.5 データ駆動型材料研究の要素：データ蓄積

　1.6 データ駆動型材料研究の要素：データ活用

　1.7 機械学習応用の流れと課題設定の重要性

　1.8 物質・材料データの特徴と注意点

　1.9 「分かりたい」のか「見つけたい」のか

　1.10 情報科学市民権

２．データ取得のためのベイズ最適化

　2.1 ベイズ最適化の背後にある数理

　2.2 自律実験装置とAIソフトウェア

　2.3 ロボット制御のための環境整備

　2.4 GPyOpt

　2.5 OPTUNA

　2.6 PHYSBO

３．材料シミュレーションによるデータ生成と結晶構造探索の基礎

　3.1 物質・材料シミュレーションとは

　3.2 密度汎関数法

　3.3 Schrodinger方程式を真面目に解く

　3.4 密度汎函数理論ベースの計算コード

　3.5 エネルギー地形とは

　3.6 Nudged Elastic Band法

　3.7 勾配法による構造最適化

　3.8 局所解の避け方

　3.9 遺伝的アルゴリズム

　3.10 遺伝的操作

　3.11 USPEX

　3.12 構造の結合メカニズム

　3.13 粒子群最適化(Particle Swarm Opt.)

　3.14 CALYPSO

　3.15 特徴空間と類似性

　3.16 グローバルPSOとローカルPSO

　3.17 CALYPSOの重要概念

　3.18 Interface CARYPSO

　3.19 ベイズ最適化による構造探索例

　3.20 CrySPY

　3.21 CrySPYの性能評価

　3.22 双対グラフと多面体に基づく結晶構造生成

　3.23 最密充填構造に基づいた探索

　3.24 ShotgunCSP

　3.25 Neural Structure Field (NeSF)

　3.26 Crystalformer

　3.27 MatterGen

４．材料データ蓄積を行う上で必要なこと

　4.1 データベース構築の３つの目的

　4.2 データベースの種類

　4.3 フラットファイルフォーマット

　4.4 ツリー構造を利用した実験データ蓄積

　4.5 電子ラボノートの事例

５．DB構築の出口戦略

　5.1 パーソナルDB

　5.2 DBを介した共同研究

　5.3 DBの共有・共用

　5.4 パブリックDB

　5.5 材料データと課題の多様性への対応

６．予測（回帰）：予測モデルとスパースモデリング

　6.1 予測・モデル選択の応用例

　6.2 「モデル」と「損失関数」

　6.3 線形回帰とカーネル法の違い

　6.4 損失関数の変更によるモデル選択

　6.5 交差検証によるモデル評価

　6.6モデル推定の種類（最尤法, MAP推定, ベイズ推定）

　6.7 スパース性とL0, L1正則化

７．分類：スペクトルデータの低次元化とクラスター解析

　7.1 高次元データとしてのスペクトルと低次元化の重要性

　7.2 分類：教師あり学習と教師なし学習

　7.3 特徴空間と類似性

　7.4 主成分解析によるスペクトルの低次元化

　7.5 k-means法によるスペクトルの分類

　7.6 階層的クラスタリングによるスペクトルの分類

８．データ解析：スペクトル解析のためのEMアルゴリズムによるピーク検知

　8.1 ピーク検知のための処理フロー

　8.2 非線形最小二乗法の困難

　8.3 EMアルゴリズムによる最尤推定

　8.4 スペクトル解析のための改良EMアルゴリズム

　8.5 解析事例

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