本セミナーは、Webセミナープラットフォーム「Deliveru」を使って、当日ライブ配信します。
※講師の講演部分に関しましては、後日見逃し配信を予定しています。

受講申し込みは、11月26日(金)午前10時に締め切らせていただきます。

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が発端となりました。その後は、機械学習など情報科学との融合された手法が続々と報告されています。最近では、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・バイオ分野にインフォマティクス技術を応用するような、新規材料開発のリーダーシップ争いを活発化させています。
 そのような状況の中、無機材料開発の現場では、ナノからマクロサイズの材料組織や、その時間発展など多くの要素を考慮する必要があるため、従来型の経験式や数理シミュレーションモデルに加えてAI・IoTや機械学習を併用して開発を行うケースが増加しています。材料技術者が新規材料を効率的に開発し、プロセス改善を行う上では、インフォマティクス技術は避けては通れないツールになっています。

 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、基礎知識から実践的なツールやその応用事例を紹介し、実務の中で、どのような場面でマテリアルズインフォマティクスが役立つかについて解説します。マテリアルズインフォマティクス手法の位置づけ、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、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など、材料設計やプロセス改善に必須な知識を基礎からしっかり学びます。

※講義後に自身で学べるPYTHONデータも配布予定です。

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)技術やそれを支える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学びます

チェックマテリアルズインフォマティクス手法の位置づけ、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、ベイズ最適化など必須技術とツール、シミュレーション技術などを理解します

チェック材料設計やプロセス改善に必須な知識を基礎からしっかり学びます


■視聴にあたって
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開催概要

セミナー名 材料開発者が身につけておきたいマテリアルズインフォマティクス
日時 2021年11月26日(金) 10:00~17:00
会場 オンライン開催
Webセミナープラットフォーム「Deliveru」で配信するセミナーです
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 技術本部技術戦略部 主席技師

桃井 元(ももい はじめ)<span class="fontSizeS">氏</span>

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。

2012~現在。物理シミュレーションやAI技術などの新規技術導入、社内受託計算、社内教育、工場におけるIoT推進等を担当。応用物理学会、日本金属学会などの会員。新金属協会、日本伸銅協会、ADMETA会議の委員など担当。

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 MIに取り組む上で考えておくこと(メリットや導入の壁)
  • 1.3 MIの動向
  • 1.4 材料知識のバックグランド

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-Learn)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 画像処理などその他の手法

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 Python ライブラリの活用(ASEや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 その他、データが少ない時の対処方法など

5.MIの発展型について

  • 5.1 量子アニール(組み合わせ最適化)の活用
  • 5.2 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。
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【お申し込み注意事項】

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