技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー
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本セミナーでは、実験データとシミュレーションデータを統合することで高精度な予測モデルを得られるデータ同化について取り上げ、データ同化の物質科学への適用について、基礎・手法、データ同化を用いたBayes最適化、材料探索とプロセスインフォマティクスの実例を、演習を交えて解説いたします。
本講演では講演者が最近進めている、実験とシミュレーションの融合に関する研究事例の紹介および講演者が開発したデータ同化手法の解説と演習を行う。
触媒や永久磁石などの材料開発の高効率化のためにデータ科学の応用が進んでいる。最近では、データ科学に基づいた物質探索により200万もの新しい結晶を見つけたとの報告もある。このようなデータ科学では膨大な数のデータを要するが、触媒活性や自発磁化など、それぞれ特定の材料特性のデータ数は不十分な場合が多い。そこで、データ科学を物質科学に適用するには少数データを取り扱う方法が必要となり、データ同化はその一つである。
データ同化はシミュレーションデータを実験データに統合することで高精度な予測モデルを得る方法である。材料特性の制御変数は多次元であり、広い空間ではデータの欠測も生じやすいため、これらを考慮した物質科学に適したデータ同化手法を紹介する。
演習では講演者が開発したデータ同化プログラム (CLAUDE) をインストールしていただきます。
こちらはPython (ver.3) で開発されたものです。
データ同化プログラムのインストールはセミナー当日に説明しながら行います。
基本的にGoogle Colaboratoryを使ったクラウド上での実施を想定しておりますので、事前に演習に利用可能なGoogleアカウントのご用意をお願いいたします。
(お手元のPCに直接インストールも可能です。その場合はPythonのインストールを事前にお願いいたします)
教員、学生および医療従事者はアカデミー割引価格にて受講いただけます。
| 開始日時 | 会場 | 開催方法 | |
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| 発行年月 | |
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| 2021/7/30 | 水と機能性ポリマーに関する材料設計、最新応用 |
| 2019/1/31 | マテリアルズ・インフォマティクスによる材料開発と活用集 |