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計測インフォマティクスのデータ解析とその事例 フォローする

  計測インフォマティクスのデータ解析とその事例    フォローする

" 【10:00-11:30】
1.マテリアルズ・インフォマティクスを用いた材料開発技術
日本電気(株) NECシステムプラットフォーム研究所 岩崎 悠真 氏 1.マテリアルズ・インフォマティクスについて
2.機械学習の応用事例1 - コンビナトリアルデータ解析技術
2.1 コンビナトリアル技術とは
2.2 教師なし学習
2.3 実際の解析例
3.機械学習の応用事例2 - 物性モデル構築技術
3.1 スピン熱電材料
3.2 High-throughput実験
3.3 High-throughput第一原理計算
3.4 教師あり学習FAB/HMEs (Explainable AI)
3.5 実際の材料開発例
4.機械学習の応用事例3 - 材料スクリーニング技術
4.1 教師あり学習 ベイズ最適化
4.2 ゲームツリー
4.3 実際の材料探索例
5.最後に
【質疑応答】 【12:10-13:40】
2.統計的機械学習による材料データ解析
名古屋工業大学 情報工学教育類 知能情報分野 准教授 博士(工学) 烏山 昌幸 氏 1.背景: 統計的機械学習と材料情報学
2.粒界の計算解析
3.粒界原子エネルギー予測
4.転移学習によるコスト考慮型粒界構造探索
5.Al粒界によるケーススタディ
【質疑応答】 【13:50-15:20】
3.機械学習によるスペクトルデータの解析
名古屋大学 未来材料・システム研究所 教授 博士(工学) 武藤 俊介 氏

1.スペクトルデータの基本
2.機械学習法としての次元削減テクニック
3.非負値行列分解法
4.テンソル分解への拡張
5.実データへの応用例と将来展望
【質疑応答】 【15:30-17:00】
4.分子シミュレーションとAIを活用したソフトマター材料の物性予測
慶應義塾大学 理工学部 機械工学科 准教授 博士(工学) 荒井 規允 氏 1.ソフトマターについて
2.コンピュータシミュレーションについて
2.1 分子シミュレーションと連続体シミュレーション
2.2 高分子の分子シミュレーション
2.3 散逸粒子動力学(DPD)法
3.分子シミュレーションを用いた材料開発(研究例)
3.1 紐状ミセル水溶液
3.2 テレケリックポリマー
3.3 ナノ粒子の自己集合
3.4 液晶分子
3.5 生体膜・ベシクル
4.AIと分子シミュレーションを組み合わせた物性予測・材料開発
4.1 水分子の振動スペクトル予測
4.2 高分子の挙動予測
4.3 界面活性剤の物性予測
【質疑応答】 "

日程 2019年11月25日
場所 東京都品川区西五反田二丁目

[東京・五反田] 技術情報協会 セミナールーム (東京都)
料金 66円
35.6243736 139.7207821

参照サイト:イベントカレンダー+ログ

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