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

機械学習 (AI) を用いた結晶構造予測、構造解析の自動化

機械学習 (AI) を用いた結晶構造予測、構造解析の自動化

オンライン 開催

開催日

  • 2021年12月22日(水) 10時30分 15時45分

プログラム

第1部. 機械学習による物質探索のための結晶構造記述子

(2021年12月22日 10:30〜12:00)

 構造は凝縮系、特に結晶系において最も基本的な属性であり、主として配位や対称性を介して電子状態を支配している。構造はその組成を限っても一般的に多くの種類があり、それを分類することが物質探索のひとつのヒントとなる。
 ここでは、ある組成に対して与えられた複数の結晶構造を対象として、これを分類する手法を提案する。得られた構造空間での特徴主成分は回帰モデリングにおける記述子として用いられる。いくつかの化合物系での応用例を示すと共に、開発されたアプリの紹介とデモを行う。

  1. はじめに
  2. 結晶構造データベースとCIF
  3. 結晶構造分類手法
    1. 構造のfingerprint
    2. 構造の類似性
    3. 次元削減による構造のマッピング
    4. 構造における配置の生成
    5. 線形独立記述子生成 (LIDG) 法
  4. 応用例
  5. アプリの紹介・デモ
    • 質疑応答

第2部. 結晶構造解析の自動化技術

(2021年12月22日 12:45〜14:15)

 物質・材料の研究開発において計測および評価は不可欠なプロセスである。中でも物質・材料の最も基本的な情報である結晶構造を実験的に求めることが可能な、X線回折を用いた結晶構造解析は幅広く用いられている技術である。しかしながら、結晶構造解析には熟練が必要とされ、初心者が使いこなすことは難しいと考えられてきた。最近の機械学習技術により、結晶構造解析は自動化され、熟練者を超える精度を達成するまでになってきた。
 本講では、結晶構造解析の自動化技術について解説を行う。

  1. 結晶構造解析とは
    1. X線回折の基礎
  2. 機械学習を用いた結晶構造予測
    1. 機械学習の基礎:解釈可能な機械学習
    2. 大規模なX線回折データベースの構築
    3. 機械学習を用いた結晶構造予測
    4. 熟練者の勘・コツの定式化
  3. 最適化手法による結晶構造解析の自動化
    1. 結晶構造解析のワークフロー
    2. 最適化技術;ベイズ最適化など
    3. 結晶構造解析への最適化技術の適用
    4. 実例の紹介
    • 質疑応答

第3部. 機械学習を用いた結晶構造予測

(2021年12月22日 14:30〜15:45)

 機械学習を用いて与えられた組成式から結晶構造を予測する研究はいくつかの報告例があるが、機械学習を用いた予測モデルは結晶形成に影響を与える化学/物理的因子を調べることが難しく、未だ結晶決定に関する謎は多く残されていた。
 本講演では、無機化合物の結晶系を組成式から予測する解釈性の高い機械学習モデルの構築と予測、そしてその因子の様子を述べる。組成式を構成している原子の原子半径・組成等から作成した128個の特徴量を用いて無機化合物の結晶系を予測した。機械学習モデルRandom Forestを用いた予測モデルは0.682の正解率を示した。加えて可視化モデルであるGTMを用いて結晶構造同士の分布を可視化し、辺の長さに関して同じ対称性を有する結晶系同士は互いに似た性質を持つことを初めて示した。

  1. 背景
    • Materials Informaticsにおける結晶構造予測
    • 組成式からの結晶構造予測が困難な理由
    • 組成式からの結晶構造予測の先行研究
  2. 先行研究の問題点
  3. 予測対象: 結晶系
  4. 手法
    • 機械学習モデルの構築
    • 三元系組成式と結晶系のデータセット
    • 特徴量の作成
    • 機械学習モデルの構築
  5. 結果
    • GTMによる各結晶系分布の可視化
    • cubicに基づくGTMマップの解釈
    • 結晶系同士の類似度の調査
    • a=b=cの結晶系の可視化
    • a≠b≠cの結晶系の可視化
    • a=b≠cの結晶系の可視化
    • 辺の関係性から結晶系を可視化
    • 結晶系分類
    • 質疑応答

講師

  • 小口 多美夫
    大阪大学 大学院基礎工学研究科 附属スピントロニクス学術連携研究教育センター
    教授
  • 小野 寛太
    大阪大学 大学院 工学研究科
    教授
  • 船津 公人
    奈良先端科学技術大学院大学 データ駆動型サイエンス創造センター
    研究ディレクター 特任教授

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
: 50,000円 (税別) / 55,000円 (税込)
複数名
: 45,000円 (税別) / 49,500円 (税込)

複数名同時受講割引について

  • 2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 45,000円(税別) / 49,500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 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 90,000円(税別) / 99,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 135,000円(税別) / 148,500円(税込)
  • 同一法人内による複数名同時申込みのみ適用いたします。
  • 受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
  • 他の割引は併用できません。

アカデミック割引

  • 1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)

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。

  • 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、短期大学、附属病院、高等専門学校および各種学校の教員、生徒
  • 病院などの医療機関・医療関連機関に勤務する医療従事者
  • 文部科学省、経済産業省が設置した独立行政法人に勤務する研究者。理化学研究所、産業技術総合研究所など
  • 公設試験研究機関。地方公共団体に置かれる試験所、研究センター、技術センターなどの機関で、試験研究および企業支援に関する業務に従事する方

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。

これから開催される関連セミナー

開始日時 会場 開催方法
2024/4/10 高分子の結晶化メカニズムと解析ノウハウ オンライン
2024/4/10 Pythonによる時系列データ分析とその活用 オンライン
2024/4/11 晶析入門 オンライン
2024/4/12 機械学習/Deep Learningの画像データ前処理に活用できる画像フィルタリングの基本と最新動向 オンライン
2024/4/15 ディープラーニングの基礎と実践 オンライン
2024/4/15 少ないデータに対する機械学習、深層学習の適用 オンライン
2024/4/17 ルールベースと機械学習ベースの画像認識技術 オンライン
2024/4/18 生成AIをめぐる著作権問題の最前線 東京都 会場・オンライン
2024/4/19 ディープラーニングの基礎と実践 オンライン
2024/4/19 自然言語処理の基礎と生成AI・大規模言語モデルの研究開発への活用 オンライン
2024/4/23 結晶化・晶析操作の基礎と結晶粒子群の特性を精密制御するための作り込みノウハウ オンライン
2024/4/24 脳波計測・処理・解析・機械学習の基礎と応用および脳波データの活用方法 オンライン
2024/4/25 カルマンフィルタの実践 オンライン
2024/4/25 高分子結晶化のメカニズムと評価法 オンライン
2024/4/26 少ないデータに対する機械学習、深層学習の適用 オンライン
2024/4/26 AI関連発明の出願戦略のポイントと生成AIを巡る知財制度上の留意点 オンライン
2024/5/2 脳波計測・処理・解析・機械学習の基礎と応用および脳波データの活用方法 オンライン
2024/5/2 自然言語処理の基礎と生成AI・大規模言語モデルの研究開発への活用 オンライン
2024/5/8 AI関連発明の出願戦略のポイントと生成AIを巡る知財制度上の留意点 オンライン
2024/5/13 結晶化・晶析操作の基礎と結晶粒子群の特性を精密制御するための作り込みノウハウ オンライン

関連する出版物

発行年月
2023/7/31 タンパク質の構造解析手法とIn silicoスクリーニングへの応用事例
2023/6/30 生産プロセスにおけるIoT、ローカル5Gの活用
2022/12/31 機械学習・ディープラーニングによる "異常検知" 技術と活用事例集
2021/10/25 AIプロセッサー (CD-ROM版)
2021/10/25 AIプロセッサー
2021/7/30 マテリアルズインフォマティクスのためのデータ作成とその解析、応用事例
2021/7/14 AIビジネスのブレークスルーと規制強化
2021/6/30 人工知能を用いた五感・認知機能の可視化とメカニズム解明
2021/6/28 AI・MI・計算科学を活用した蓄電池研究開発動向
2020/11/30 高分子の延伸による分子配向・結晶化メカニズムと評価方法
2020/8/11 化学・素材業界におけるデジタルトランスフォーメーションの最新調査レポート
2020/7/31 生体情報センシングと人の状態推定への応用
2020/4/30 生体情報計測による感情の可視化技術
2020/3/26 ビッグデータ・AIの利活用に伴う法的留意点
2020/3/24 リアルワールドデータの使用目的に応じた解析手法 - 各データベースの選択と組み合わせ -
2019/1/31 センサフュージョン技術の開発と応用事例
2018/5/31 “人工知能”の導入による生産性、効率性の向上、新製品開発への活用
2013/6/21 機械学習によるパターン識別と画像認識への応用
2012/11/1 高分子の結晶化メカニズムと解析ノウハウ
1993/3/1 新しいサーボ制御の基礎と実用化技術