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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

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~
オンライン 開催
  • ライブ配信セミナーには、特典としてアーカイブ配信が付きます。
  • アーカイブ配信の視聴期間は、2026年4月17日〜23日を予定しております。
  • ライブ配信を欠席し、アーカイブ配信のみ受講をご希望の場合は、通信欄に「ライブ欠席、アーカイブのみ受講」とご記入ください。

概要

本セミナーでは、第一原理計算の基礎知識や実行手順、第一原理計算による主な解析手法を解説いたします。
また、情報科学・機械学習を応用したマテリアルズ・インフォマティクス (MI) 研究の事例も併せて紹介し、インフォマティクスと連携することで第一原理計算の有効活用について解説いたします。

開催日

  • 2026年4月16日(木) 10時30分16時30分

受講対象者

  • 機械学習の概要や基礎知識を習得したい方
  • 材料シミュレーションと機械学習を連携させたマテリアルズ・インフォマティクス研究に関心のある方

修得知識

  • 第一原理計算の基礎知識
  • 第一原理計算の関連用語
  • 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

 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。

  1. 第一原理計算
    1. 原子シミュレーションの歴史
    2. 第一原理計算の概要
    3. 第一原理計算による物性解析
  2. LightGBM
    1. 決定木回帰
    2. アンサンブル学習
    3. 勾配ブースティング決定木
    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
    1. 特徴量エンジニアリング
    2. 材料記述子の生成
  4. LightGBMを活用したデータ分析
    1. データセットの作成:California housing dataset
    2. データセットの分析
      1. ヒストグラム
      2. 相関係数
      3. 散布図
    3. LightGBM回帰の予測モデル
    4. 予測モデルの分析
      1. Feature Importance
      2. Shapley Additive exPlanations (SHAP)
    5. ハイパーパラメータ最適化
      1. グリッドサーチ
      2. ランダムサーチ
      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
    1. データセットの作成:Superconductivity Data
    2. データセットの分析
    3. LightGBM回帰の予測モデル
    4. 予測モデルの分析
    5. 次元削減
      1. Sequential Feature Selection
      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
    1. データセットの作成:熱電性能指数のデータセット
    2. データセットの分析
    3. 特徴量エンジニアリング1:新しい特徴量の生成
      1. Variance Inflation Factor (VIF)
      2. 多項式・交互作用の特徴量の生成
    4. ハイパーパラメータ最適化
    5. 特徴量エンジニアリング2:次元削減
    6. LightGBM回帰の予測モデル
    7. 予測モデルの分析
    • 質疑応答

講師

  • 野田 祐輔
    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

主催

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 38,200円 (税別) / 42,020円 (税込)
複数名
: 25,000円 (税別) / 27,500円 (税込)

複数名受講割引

  • 2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 25,000円(税別) / 27,500円(税込) で受講いただけます。
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 38,200円(税別) / 42,020円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 75,000円(税別) / 82,500円(税込)
  • 同一法人内 (グループ会社でも可) による複数名同時申込みのみ適用いたします。
  • 請求書は、代表者にご送付いたします。
  • 請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。
    申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」とご記入ください。
  • 他の割引は併用できません。
  • サイエンス&テクノロジー社の「2名同時申込みで1名分無料」価格を適用しています。

アカデミー割引

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。

  • 1名様あたり 10,000円(税別) / 11,000円(税込)
  • 企業に属している方(出向または派遣の方も含む)は、対象外です。
  • お申込み者が大学所属名でも企業名義でお支払いの場合、対象外です。

ライブ配信セミナーについて

  • 本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
  • お申し込み前に、 Zoomのシステム要件テストミーティングへの参加手順 をご確認いただき、 テストミーティング にて動作確認をお願いいたします。
  • 開催日前に、接続先URL、ミーティングID​、パスワードを別途ご連絡いたします。
  • セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
  • セミナー資料は、PDFファイルをダウンロードいただきます。
  • ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
  • タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
  • ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
  • 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
  • Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
    万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

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