本セミナーは、ビデオ会議ツール「Zoom」を使って、当日ライブ配信します。

4月8日(木)23時59分に締め切らせて頂きます。

セミナー紹介

 材料分野への計算科学の展開は、2011年に米国で始まったマテリアルゲノムイニシアティブを発端に、機械学習など情報科学との融合がみられ、すでにさまざまな手法が報告されています。材料部門のみならず、GAFAのような情報系企業においても創薬・バイオ分野へインフォマティクスを応用するような新規材料開発のリーダーシップ争いが活発化しています。一方で、無機材料についてはナノからマクロの材料組織とそのダイナミクスを考慮する必要があるため、実験や分析結果を説明するための手法として適用されるのが現状ですが、製造業の経営者や材料技術者にとって新規材料開発やプロセス改善にインフォマティクス技術を活用することは避けては通れない技術戦略になりつつあります。

 本セミナーでは、最近のマテリアルズインフォマティクス(MI)技術やそれを支える物理シミュレーションツールについて、実際にパソコン上で動かしている状況をご覧いただきながら、基礎知識から実践的なツールやその応用事例を紹介。実務の中で、どういう場面でMIが役立つかについても解説します。

 また、今回の講義の後に自習としてお使いいただけるPythonコードなども配布予定です。

受講効果

チェック最近のマテリアルズインフォマティクス(MI)技術を学びます

チェック物理シミュレーションツールについて基礎知識から実践的なツールやその応用事例を理解します

チェック実務の中で、どういう場面でMIが役立つかについて理解します

チェック自習としてお使いいただけるPythonコードなども配布します


講師からのメッセージ
MIの位置づけ、フリーで取り組めるPython言語を用いた機械学習の基礎、深層学習や転移学習、ベイズ最適化など無機材料開発者が身につけておきたいインフォマティクス必須技術とそのツール、物理シミュレーション技術、プロセス改善への展開に必須な知識を基礎からしっかり学べます。さらには、MIの発展形として量子コンピューティング技術の活用についても触れる予定です。

■視聴にあたって
  1. 視聴に必要なURLは、4/12(月)までにご登録のアドレス宛にメールでお知らせします。
    URLはセミナーに参加する方のみ利用可能とし、再配布を禁止します。
  2. 受講者は、動画を録画・キャプチャーすること、SNSなどへのアップも禁止します。
    もし、発見した場合、事務局は削除を要求できることとします。
  3. セミナーの内容や受講者の個人情報などはセミナー内のみとし、口外しないでください。
  4. システムトラブルなどにより、画像・音声に乱れが生じた場合も再送信や返金はできませんので、予めご了承ください。 なお、音声、画像は受講者でご調整ください。また、サービス利用にあたってのサポートは致しかねます。
  5. 配信中、異常と思われる接続を発見した場合、予告なく切断することがあります。
  6. Zoomの接続環境は【パソコン、有線またはWi-Fiのインターネット環境】推奨です。

なお、「Zoom」上では、個人情報は一切取得いたしません。開催時間中にURLにアクセスいただくと受講可能です。

また、ライブ配信当日にアクセスいただくURLと、登録、ログイン方法につきましては、4/12(月)までにご参加の方へメールでお知らせいたしますので、ご確認をお願い申し上げます。

開催概要

セミナー名 Zoomを使ったWeb配信セミナー
待ったなしのマテリアルズインフォマティクス、基礎から実践まで
日時 2021年 4月 13日(火) 10:00~17:00
会場 オンライン開催
Zoomを使ったWeb配信セミナーです
受講料

49,800円(税込み)
※上記は1名様の料金です。複数名での共有は禁止させていただきます。

定員 60名
※最少開催人数(15名)に満たない場合は、開催を中止させていただくことがあります。
主催 日経クロステック 日経エレクトロニクス

講師紹介

桃井 元(ももい はじめ)

JX金属株式会社 薄膜材料事業部技術部 主席技師

1985年、京都大学機械系応用物理学科卒業、同年日本鉱業株式会社(現在のJX金属株式会社)へ入社。電子材料部品研究所において、化合物半導体材料や光デバイス開発に従事。1993~2000年、米国American Microsystem Inc.(現ON Semiconductor)にて、カスタムLSIのプロセス開発や製造(CVDやドライエッチング技術)等を担当。2001~2011年化合物半導体エピタキシャル成長技術の開発など。

プログラム (10:00~17:00)

1.マテリアルズインフォマティクス(MI)とは

  • 1.1 インフォマティクス技術の概念
  • 1.2 計算科学との連携
  • 1.3 MIに取り組む上で考えておくこと
  • 1.4 MIの動向
  • 1.5 MIのプラットフォーム化

2.機械学習技術

  • 2.1 Pythonの概要、インストールから基本構造
  • 2.2 機械学習ツール(Scikit-Lean)について
  • 2.3 深層学習(TensorFlow)について
  • 2.4 その他の手法(ベイズ最適化、行列分解など)
  • 2.5 自動機械学習について
  • 2.6 その他のライブラリ(画像処理、インターフェースなど)

3.物理シミュレーション技術

  • 3.1 計算熱力学(CALPHAD)について
  • 3.2 第一原理計算について
  • 3.3 古典MD法と機械学習ポテンシャルの活用
  • 3.4 フェーズフィールド法について
  • 3.5 データベースの活用(pyMatGenなど)

4.MIの事例

  • 4.1 材料スクリーニングの事例
  • 4.2 網羅的計算の事例
  • 4.3 少ないデータに対する機械学習の活用例

5.MIの発展形とその期待について

  • 5.1 プロセスインフォマティクスやインテグレーション
  • 5.2 量子アニール(組み合わせ最適化)の活用
  • 5.3 ゲート型量子コンピューティングの活用
※プログラム内容・講師は予告なく変更になることがあります。予めご了承ください。

【お申し込み注意事項】

  • このセミナーは、ZoomによるリアルタイムWeb配信にてご提供します。
    視聴URLは、4/12(月)までにご登録のアドレス宛にメールでお知らせします。
  • ※お申し込み後のキャンセル、ご送金後の返金はお受けいたしかねます。
  • ※受講料のお支払い:クレジットカード払い/請求書払いが選択できます。 お支払方法が「請求書」の方には、後日、請求書を郵送いたします。ご入金は銀行振込でお願いいたします。なお、振込手数料はお客様のご負担となりますのであらかじめご了承ください。クレジットカード払いの場合、決済が完了した後、以下「MyPageメニュー」にお申し込み内容が表示されます。
    <MyPage>https://ers.nikkeibp.co.jp/user/myPageLogin/
  • ※セミナーの運営事務局より連絡することがあります。
  • ※講師企業と競合すると考えられる製品やサービスなどをご提供される会社の方は、主催者の判断に基づき受講をお断りさせていただく場合がございますので、あらかじめご了承ください。
  • ※講師の急病、天災その他の不可抗力、またはその他やむを得ない理由により、講座を中止する場合があります。この場合、未受講の講座の料金は返金いたします。