イベント
4/16 ＜マテリアルズ・インフォマティクスへ！＞ 第一原理計算とLightGBMを活用した マテリアルデータエンジニアリングとその活用事例
| イベント名 | ＜マテリアルズ・インフォマティクスへ！＞ 第一原理計算とLightGBMを活用した マテリアルデータエンジニアリングとその活用事例 |
|---|---|
| 開催期間 |
2026年04月16日（木）
10:30～16:30 【見逃し配信の視聴期間】 2026年4月17日(金)～4月23日(木)まで ※このセミナーは見逃し配信付です。セミナー終了後も繰り返しの視聴学習が可能です。 ※視聴期間は終了翌日から7日間を予定しています。また録画データは原則として編集は行いません。 ※マイページからZoomの録画視聴用リンクにてご視聴いただきます。 ※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。 ※開催日の概ね1週間前を目安に、最少催行人数に達していない場合、セミナーを中止することがございます。 ※詳細・お申込みは、下記「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。 【配布資料】 PDFテキスト(印刷可・編集不可) ※開催2日前を目安に、弊社HPのマイページよりダウンロード可となります。 |
| 会場名 | 【Zoomによるライブ配信セミナー】アーカイブ(見逃し)配信付き |
| 会場の住所 | オンライン |
| お申し込み期限日 | 2026年04月16日（木）10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へ！＞
第一原理計算とLightGBMを活用した
マテリアルデータエンジニアリングとその活用事例
■第一原理計算・機械学習の基礎知識や主な解析手法■
■機械学習アルゴリズム：LightGBMを活用した事例■
★ Zoom見逃し配信（アーカイブ）のみの受講も可。
★ 材料科学研究や材料開発において第一原理計算や機械学習モデルを
★ 材料科学研究や材料開発において第一原理計算や機械学習モデルを
どのように有効活用できるか？
★ データの整理・加工、AIや機械学習利用へ整備・基盤化するには！
★ データの整理・加工、AIや機械学習利用へ整備・基盤化するには！
| 講師 |
九州工業大学 大学院情報工学研究院 電子情報通信工学研究系 准教授 野田 祐輔 氏
研究内容：第一原理計算・インフォマティクスを応用した無機半導体の電子状態解析・物性解析
専門：物性物理学、計算材料科学、マテリアルズ・インフォマティクス
| セミナー趣旨 |
本セミナーでは、第一原理計算・機械学習の初心者を対象に、第一原理計算・機械学習の基礎知識や主な解析手法を解説する。また、機械学習アルゴリズムの一つであるLightGBMを活用したマテリアルデータエンジニアリングの活用事例も併せて紹介し、材料科学研究や材料開発において第一原理計算や機械学習モデルをどのように有効活用できるかを述べる。
| セミナー講演内容 |
＜習得できる知識＞
・第一原理計算とその関連用語の概要や基礎知識
・第一原理計算による電子状態・物性解析手法とその用途
・LightGBMの概要や機械学習モデルの分析方法
・材料データの生成やそれらを活用した物性予測モデルの構築
＜プログラム＞
１．第一原理計算
1.1 原子シミュレーションの歴史
1.2 第一原理計算の概要
1.3 第一原理計算による物性解析
２．LightGBM
2.1 決定木回帰
2.2 アンサンブル学習
2.3 勾配ブースティング決定木
2.4 LightGBMのアルゴリズム
３．マテリアルデータエンジニアリング
3.1 特徴量エンジニアリング
3.2 材料記述子の生成
４．LightGBMを活用したデータ分析
4.1 データセットの作成：California housing dataset
4.2 データセットの分析
4.2.1 ヒストグラム
4.2.2 相関係数
4.2.3 散布図
4.3 LightGBM回帰の予測モデル
4.4 予測モデルの分析
4.4.1 Feature Importance
4.4.2 Shapley Additive exPlanations（SHAP）
4.5 ハイパーパラメータ最適化
4.5.1 グリッドサーチ
4.5.2 ランダムサーチ
4.5.3 ベイズ最適化
５．マテリアルデータエンジニアリングの活用事例（1）：超伝導体の臨界温度の予測モデル
5.1 データセットの作成：Superconductivity Data
5.2 データセットの分析
5.3 LightGBM回帰の予測モデル
5.4 予測モデルの分析
5.5 次元削減
5.5.1 Sequential Feature Selection
5.5.2 Recursive Feature Elimination
６．マテリアルデータエンジニアリングの活用事例（2）：熱電材料の性能指数の予測モデル
6.1 データセットの作成：熱電性能指数のデータセット
6.2 データセットの分析
6.3 特徴量エンジニアリング1：新しい特徴量の生成
6.3.1 Variance Inflation Factor（VIF）
6.3.2 多項式・交互作用の特徴量の生成
6.4 ハイパーパラメータ最適化
6.5 特徴量エンジニアリング2：次元削減
6.6 LightGBM回帰の予測モデル
6.7 予測モデルの分析
□質疑応答□
・第一原理計算とその関連用語の概要や基礎知識
・第一原理計算による電子状態・物性解析手法とその用途
・LightGBMの概要や機械学習モデルの分析方法
・材料データの生成やそれらを活用した物性予測モデルの構築
＜プログラム＞
１．第一原理計算
1.1 原子シミュレーションの歴史
1.2 第一原理計算の概要
1.3 第一原理計算による物性解析
２．LightGBM
2.1 決定木回帰
2.2 アンサンブル学習
2.3 勾配ブースティング決定木
2.4 LightGBMのアルゴリズム
３．マテリアルデータエンジニアリング
3.1 特徴量エンジニアリング
3.2 材料記述子の生成
４．LightGBMを活用したデータ分析
4.1 データセットの作成：California housing dataset
4.2 データセットの分析
4.2.1 ヒストグラム
4.2.2 相関係数
4.2.3 散布図
4.3 LightGBM回帰の予測モデル
4.4 予測モデルの分析
4.4.1 Feature Importance
4.4.2 Shapley Additive exPlanations（SHAP）
4.5 ハイパーパラメータ最適化
4.5.1 グリッドサーチ
4.5.2 ランダムサーチ
4.5.3 ベイズ最適化
５．マテリアルデータエンジニアリングの活用事例（1）：超伝導体の臨界温度の予測モデル
5.1 データセットの作成：Superconductivity Data
5.2 データセットの分析
5.3 LightGBM回帰の予測モデル
5.4 予測モデルの分析
5.5 次元削減
5.5.1 Sequential Feature Selection
5.5.2 Recursive Feature Elimination
６．マテリアルデータエンジニアリングの活用事例（2）：熱電材料の性能指数の予測モデル
6.1 データセットの作成：熱電性能指数のデータセット
6.2 データセットの分析
6.3 特徴量エンジニアリング1：新しい特徴量の生成
6.3.1 Variance Inflation Factor（VIF）
6.3.2 多項式・交互作用の特徴量の生成
6.4 ハイパーパラメータ最適化
6.5 特徴量エンジニアリング2：次元削減
6.6 LightGBM回帰の予測モデル
6.7 予測モデルの分析
□質疑応答□
※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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