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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(2021年10月15日 10:00〜12:00)
AI分子生成モデルを用いた創薬や新材料開発が活発化している。強化学習やGAN,VAEといった様々な手法が取り沙汰されているが、現実的な課題として、生成構造の局所化や合成困難な化合物が多く散見される。とりわけ合成可能性については注意を払う必要があり、様々な解決方法が提示されている。
目的に応じて化合物の生成モデルは異なるが、本講演では、合成しやすさを考慮した様々な生成モデルの紹介を行う。また、近年種々の逆合成予測ツールが登場し、誰もが合成可能性を考慮しやすい環境が整いつつある。化合物の生成モデルへの適用の可能性も含め、こういったツールについても言及する。
(2021年10月15日 12:45〜14:45)
近年、合成法・触媒開発においてAIを用いた研究開発が進められている。AIによって予測性能の高いモデルを構築するためには、均質な実験データの取得・収集と同様に、記述子の準備・選択が重要である。また、準備した記述子をそのまま用いるだけではなく、記述子間の相関関係を調べて取捨選択したり、スケーリングなどの前処理を実施する必要もある。
この講座では、これまでの合成法・触媒開発研究で用いられた記述子を紹介するとともに、新しい記述子の設計、機械学習のための前処理において留意すべき点、さらに実際の予測モデル構築事例などについて解説する。
(2021年10月15日 15:00〜17:00)
本講演では、マテリアルズインフォマティクスの有効なアプローチの一つであるスパースモデリングの活用方法について講演する。効率的な材料探索において、重要になるのは、材料の機能や性質と関係のある重要な特徴量をどのように効率的に抽出するかが重要になる。
そこでこれまでの事前知識を用いて特徴量を選択する、もしくは、画像などの高次元データから重要な特徴量を自動的に推定するといった目的において、スパースモデリングが重要な役割を果たす。スパースモデリングは、大量の高次元データから恣意性なしにそのデータの背後にある仮説 (モデル) を系統的に導くデータ解析を可能にし、応用が進んでいる統計学/機械学習の枠組みである。本講演では、マテリアルズインフォマティクスにおけるスパースモデリングの応用事例を用いながら、マテリアルズ・インフォマティクスにおける活用法について解説する。
日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。
開始日時 | 会場 | 開催方法 | |
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発行年月 | |
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