イベント
| イベント名 | マテリアルズインフォマティクス(MI)の最新動向と 小規模データ駆動型MIの展開 |
|---|---|
| 開催期間 |
2024年03月15日（金）
～ 2024年03月29日（金）
【Live配信】 2024年3月15日（金）13:00～16:30 【アーカイブ配信】 2024年3月29日（金）まで受付 （視聴期間：3/29～4/11） ※会社・自宅にいながら受講可能です※ |
| 会場名 | 【Live配信（Zoom使用）受講】もしくは【アーカイブ配信受講】 |
| 会場の住所 | オンライン |
| お申し込み期限日 | 2024年03月29日（金）16時 |
| お申し込み受付人数 | 30 名様 |
| お申し込み |
|
マテリアルズインフォマティクス(MI)の最新動向と
小規模データ駆動型MIの展開
～小規模データを活かしたMI研究開発を効率化させるために～
■小規模データへのMIへの適用方法■
■MI活用による物質探索・プロセス最適化や性能向上の予測モデル構築■
■研究者／技術者の熟練の知恵と機械学習の融合方法■
受講可能な形式：【Live配信】or【アーカイブ配信】のみ
扱う材料系が多様、データが集まりにくい、データの規模が小さい等、、、、
上手くいかない現実に直面し解決の糸口が掴め無い場合において、
実際MIをどのように研究開発に取り入れられるか
小規模データを活用したマテリアル関連における研究開発の高効率化
物質探索やプロセス最適化や性能向上のための予測モデル構築
小規模な実験データを活用し、機械学習と研究者の経験や勘を併用する実験主導MIを
小規模データを活用したマテリアル関連における研究開発の高効率化
物質探索やプロセス最適化や性能向上のための予測モデル構築
小規模な実験データを活用し、機械学習と研究者の経験や勘を併用する実験主導MIを
具体的な事例をもとに解説
マテリアルズインフォマティクス(MI)の研究開発への取り入れ方と活用方法
マテリアルズインフォマティクス(MI)の研究開発への取り入れ方と活用方法
【得られる知識】
・小規模データへのMIへの適用方法
・研究者／技術者の熟練の知恵と機械学習の融合方法
・研究者／技術者の熟練の知恵と機械学習の融合方法
【対象】
・MIの導入に興味があるものの導入の糸口がつかめていない方
・MIを導入してみたものの思ったような活用につながらない方
・グループ内の小規模データではMIの導入は難しいとあきらめていた方
・MIを導入してみたものの思ったような活用につながらない方
・グループ内の小規模データではMIの導入は難しいとあきらめていた方
キーワード：マテリアルズインフォマティクス・スパースモデリング・線形回帰・研究者の経験と考察・実験主導型
| 講師 |
慶應義塾大学 理工学部 応用化学科 教授 博士(工学) 緒明 佑哉 氏
【講師紹介】
| セミナー趣旨 |
「マテリアルズインフォマティクス（MI）」は、材料に関する研究開発を効率的に進めるための新しい手法として注目を集めている。しかし、実際にMIをどのように自社・グループの研究開発に取り入れられるか、その糸口がつかめないことも少なくない。特に実験を主体とする研究では、扱う材料系が多様なことや、データの規模が小さいなどの問題点がある。
本セミナーでは、まず、MIの最近の動向について概説する。続いて、我々のグループ内で開発してきた、小規模な実験や文献データを活用し機械学習と研究者の経験や勘を併用する実験主導MIを、具体的な事例をもとに紹介する。具体的には、ナノシート材料の合成プロセスの制御やリチウムイオン二次電池の有機活物質の探索をもとにご紹介する。これにより、現場やラボレベルでの小規模データを活かしたMIにより、研究開発を効率化させることを目指す。
| セミナー講演内容 |
※詳細・お申込みは上記
「お申し込みはこちらから」（遷移先WEBサイト）よりご確認ください。
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