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マテリアルズ・インフォマティクスにおける機械学習技術の活用

マテリアルズ・インフォマティクスにおける機械学習技術の活用

~多様な探索問題のためのベイズ最適化法~
オンライン 開催

概要

本セミナーでは、る機械学習の基本的な考え方から始め、実践上現れる多様な探索問題に対してベイズ最適化とその発展系によってどのように探索の自動化が実現できるかを解説いたします。

開催日

  • 2021年10月28日(木) 10時30分 16時30分

修得知識

  • 機械学習 (AI) の基本的な考え方、位置付けや背景
  • 機械学習による未知関数の探索アルゴリズム (ベイズ最適化) の成り立ちと導入方法の基礎
  • より複雑な設定での効率化の方法
  • 特に互いに関連のあるタスクの探索効率化
  • 競合する指標の同時最適化
  • 近似的な情報源の活用

プログラム

 データの取得技術が多様化するなかで、得られた結果からどのように次の意思決定をすべきかは多くの材料研究・開発の中で問題となります。近年ではこのプロセスを「機械学習」で自動化するマテリアルズ・インフォマティクス (MI) が様々な文脈で注目されています。新規材料の探索は何らかの性能指標を最適化する問題として捉えることができますが、多くの場合にこの指標の値は費用や時間のかかる実験やシミュレーションを通してしか得られないため、最適化は非常に難しいものになります。このような問題に対して「ベイズ最適化」と呼ばれる機械学習手法がMIでは頻繁に用いられます。
 本講座では、背景となる機械学習の基本的な考え方から始め、実践上現れる多様な探索問題に対してベイズ最適化とその発展系によってどのように探索の自動化が実現できるかをお話しします。特段、前提知識は仮定せずにお話をしますので、機械学習による材料解析や、AI関連技術の導入可能性を模索されている技術者、研究者の方に有益な情報が提供できればと思います。

  1. 統計的機械学習概論
    1. 機械による「学習」とは
    2. 人工知能と統計学
    3. 実践上の留意事項
  2. ベイズ最適化の基礎
    1. 回帰分析
    2. ベイズ最適化
  3. コスト差のある複数探索問題での知識共有 (コスト考慮型マルチタスクベイズ最適化)
    1. 探索曲面の類似性とコストの多様性
    2. 粒界構造探索での適用例
  4. 複数指標を同時に最適化する探索 (多目的ベイズ最適化)
    1. 多目的最適化とは
    2. 伝導材料探索での適用例
  5. 閾値条件を満たす領域の探索 (閾値領域探索型ベイズ最適化)
    1. 低誤差領域の検出問題
    2. Mg合金パラメータ推定での適用例 1
  6. コストと精度のトレードオフを活用する探索 (マルチフィデリティベイズ最適化)
    1. ベイズ最適における観測精度の動的選択
    2. Mg合金パラメータ推定での適用例 2

講師

  • 烏山 昌幸
    名古屋工業大学 情報工学教育類 知能情報分野
    准教授

主催

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お問い合わせ

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(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
: 50,000円 (税別) / 55,000円 (税込)
複数名
: 25,000円 (税別) / 27,500円 (税込) (案内をご希望の場合に限ります)

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    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
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  • Eメール案内を希望しない方
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
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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)

アカデミック割引

  • 1名様あたり 24,000円(税別) / 26,400円(税込)

学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院の教員、学生に限ります。

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、 視聴環境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。
  • 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。
本セミナーは終了いたしました。

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