【書籍】マテリアルズインフォマティクスによる高分子材料の開発（No.2365）

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マテリアルズインフォマティクスによる高分子材料の開発

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ー新材料候補の高速探索、所望の特性を満たす組成・構造の予測、配合条件の最適化ー

★分子構造、画像、スペクトル、文献・特許情報など社内外のあらゆるデータをMIで使える形に整えるポイントを解説！

  ■　目　次                                                                                                           

第１章　マテリアルズ・インフォマティクスによる材料開発、構造設計と応用
第２章　材料開発へ向けた分子設計と反応解析、化合物の記述子化
第３章　機械学習、シミュレーションを活用した配合条件の最適化、組成比の予測、反応因子の抽出
第４章　実験、測定データの収集、解析、処理と材料開発、プロセス設計への活用
第５章　材料開発における自律実験、自動化技術の導入と運用

■　本書のポイント                                                          　　                                  

●記述子、特徴量の選定！　データ数、品質の確保へ向けて！
・成功データ／失敗データの収集
・実験データ、市販品、文献情報など社内外のデータの形を整える
・ノイズが多い画像データの前処理　
・数値データと言語データの連携
・単位の変換、測定条件の整理、実験者の記載
・仮想データによる学習データの補完
・転移学習の活用と少ないデータの補強
・記述子の強化、拡張のポイント

●学習モデルの予測精度の向上！
・解釈性と信頼性の両立
・大量データによる解釈性低下の対策
・次元削減による曖昧な変数の最適化
・説明変数の前処理とモデルの選び方
・スケール差をモデルに取り込むコツ
・再現性の高いデータの確保
・分子、画像、スペクトルなど異なるデータを扱うマルチモーダルAIの構築
・実験や評価方法の工夫による目的変数の調整

●MIによる相反する物性の確保、スケールアップを見据えた材料開発！
・逆解析による欲しい物性の確保
・合成経路の再現性と信頼性の確認
・研究者の知識、経験による実現可能性の判断
・実験自動化によるモデル→開発の高速回転とデータベースの構築

●本書で扱う高分子製品、材料物性
・半導体封止材、レジスト、接着剤、粘着剤、接着シート、低誘電樹脂、耐熱樹脂、分離膜、重合開始剤、増粘剤など
・接着性⇔はく離性、低誘電特性⇔耐久性、機械強度⇔イオン輸送性、分離性能⇔経時安定性など

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