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マテリアルズ・インフォマティクスにおける統計学的基礎とデータ生成のための計算科学技術

マテリアルズ・インフォマティクスにおける統計学的基礎とデータ生成のための計算科学技術

オンライン 開催

開催日

  • 2021年4月20日(火) 10時30分 16時30分

修得知識

  • マテリアルズ・インフォマティクスの基礎と応用
  • データ駆動型物質探索のための統計学的基礎
  • データ生成のための計算科学

プログラム

  1. マテリアルズ・インフォマティクス (MI) 概観
    1. インフォマティクス/AI分野の発展
    2. マテリアルズ・インフォマティクスとは何か?
      1. 研究分野の動向/研究拠点
      2. インフォマティクスの成功事例/触媒探索/マテリアル・レポジショニング
      3. コンピュータによる物質探索/ベイズ統計
      4. MI研究分野の研究事例/ハイスループットヴァーチャルスクリーニング
      5. MI研究分野の研究事例/ベイズ探索
      6. インフォマティクスだけで十分か?/データの問題:量と質
    3. データ生成エンジンとしてのシミュレーション
      1. スパコン:シミュレーション研究のための必須アイテム
      2. 物質科学シミュレーションの階層性/連続体系・分子系・電子系
      3. 第一原理計算とは何か?
      4. 第一原理計算研究の研究事例/電子物性、フォノン (熱) 物性
  2. MI研究の基礎
    1. 科学とインフォマティクス
    2. MI研究における究極の目標:コンピュータによる物質探索
      1. 問題設定:化合物空間/未知化合物の数
      2. シミュレーションだけで新規物質を探索できるか?
      3. 順問題と逆問題
    3. MI研究の道具立て
      1. 機械学習/物性予測モデル
      2. 機械学習における内挿性と外挿性
      3. 物性予測モデルとしての機械学習とシミュレーション
      4. MIにおける機械学習
      5. 物性構造相関/物性予測モデル
    4. 物質記述子
      1. 化学情報/組成情報/フィンガープリント
      2. 計算科学記述子
    5. 教師あり学習
      1. 回帰モデル
      2. 学習モデルの性能
    6. 回帰学習の応用としてのハイスループットヴァーチャルスクリーニング
    7. 転移学習:少数データの高性能機械学習
    8. MI研究における機械学習の適用事例/教師なし学習
    9. 逆問題としての物質探索
      1. MI研究におけるベイズ統計
      2. ベイズ最適化:コンピュータ上での実験計画法
      3. ベイズ構造探索:尤度関数と事前確率、ベイズ反転、事後確率
      4. ベイズ構造探索の実装:物質表現/SMILES形式、自然言語処理に基づく化合物生成
      5. ベイズ構造探索の実例:ポリマー探索
    10. マテリアルズ・インフォマティクスを始めるために/Pythonプログラミング環境/ライブラリ
  3. 第一原理計算の基礎
    1. 第一原理計算を始める前に/注意事項:第一原理計算は難しい?
    2. シミュレーションにおける第一原理計算の位置づけ/階層性
      1. 第一原理計算の各種方法論/密度汎関数法、分子軌道法、量子モンテカルロ法
      2. 階層的計算科学の関連性/第一原理計算はどのように使われるか?
      3. 第一原理計算の問題構造/何を入力情報として、どんな結果が得られるか?
    3. 基礎方程式の解き方/数理
      1. 変分原理と近似方策;固有値問題:波動関数とエネルギー固有値
      2. 近似法:多体問題から一体問題へ/基礎方程式は厳密に解けない
    4. 分子軌道 (Hatree – Fock; HF) 法の実際/基底関数展開
      1. 電子状態計算の出力/軌道関数・軌道エネルギー
      2. 電子状態の規定/分子軌道の占有方法/フントの規則
      3. HF法の限界/電子相関
      4. HF法の改良方策/多体波動関数近似の改良
    5. 密度汎関数法 (DFT法) とは?
      1. DFT法の要点/面倒な定理は一旦忘れて、本質は何か?
      2. 交換相関汎関数とは何か?/そのバリエーションと階層性 (ヤコブの梯子)
      3. 交換相関汎関数の違いによる理論予測の齟齬
      4. DFT法の問題点:磁性、分子間力、励起状態の問題
    6. 量子モンテカルロ (QMC) 法とは?/QMC法の種類:VMC法とDMC法
      1. DMC法のアイディア/どうして高精度計算が実現されるか?
      2. DMC計算の実際/コンピュータ上での実装
      3. DMC計算例/厳密な数値解
      4. 大規模スパコン上での並列計算効率
    7. 第一原理計算手法のまとめ
      1. 計算スペックのまとめ
      2. 第一原理計算を始めるために/注意点、利用可能なソフトウェアと計算環境
    8. 第一原理MI研究に向けて/まとめ

主催

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    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 150,000円(税別) / 165,000円(税込)

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  • 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。
本セミナーは終了いたしました。

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