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マテリアルズインフォマティクスによる材料開発の効率化

マテリアルズインフォマティクスによる材料開発の効率化

~データの集め方、データセットの作成から高分子材料設計への応用例まで~
オンライン 開催

開催日

  • 2022年5月16日(月) 10時00分 17時00分

プログラム

第1部 マテリアルズインフォマティクスによる材料開発とそのプラットフォーム

(2022年5月16日 10:00〜11:30)

 近年の材料開発プロセスでは、過去の実験データやシミュレーションデータを利用し、情報科学の手法と融合させることで、迅速に新素材の開発が可能になってきた。この背景として、機械学習やAIなど情報科学の発達がある。従来の材料開発・製品開発における、実験を繰り返し試行錯誤するプロセスが、これらの情報科学によって効率化され、開発における時間・コストの削減、属人化の解消を実現した。しかしながら、これまでのマテリアルズ・インフォマティクス (MI) は、ある材料に焦点を絞り、ある企業、もしくは研究所内で材料科学とデータ科学の融合によって材料開発から実用化に要する時間・コストを大幅に削減しようとする試みである。そのため、汎用的に使うことができるMIプラットフォームには構築されていない。そこで、弊社では、汎用的に使うことを目指したMIプラットフォームの基盤構築の開発を進めてきた。特に、我々はシミュレーションデータを活用したマテリアルズ・インフォマティクスの構築に取り組んでいる。
 本講では、これらのシミュレーションデータを短期間で生成、蓄積、データベース化、機械学習により物性予測、物質探索、最適化等を行うことができるMIプラットフォームについて事例と合わせて紹介する。

  1. MIプラットフォームのシステム
    1. データ分析:Azure Machine Learning (ML)
    2. データベース化:ioChem-BD
    3. データ生成:Exabyte.io,Azure
  2. プラットフォームを使用したマテリアルズ・インフォマティクス事例
    1. バンドギャップの予測
    2. 格子熱伝導率の予測
    • 質疑応答

第2部 AIによる探索の精度向上のためのデータ収集・解析の進め方

(2022年5月16日 12:10〜13:40)

 本講座では、マテリアルズ・インフォマティクスの基本となるデータ収集・解析の基本的な事柄について解説する。物質データは一般にデータ取得コストが高く、また考慮すべき物性や特徴が多いために「少数・多次元」になりやすい。そのため物質データを活用するための収集法や解析方法には注意を払う必要がある。さらに、多くのデータがなければAIによる探索ができない、という考えからデータ収集が目的になってしまい、実際に活用にまで至らないというケースも多々聞かれる。
 これらの事項について、本講座では講演者の研究経験から念頭に置くべき事項についての解説を概論的に行う。

  1. データ収集時に考えなければいけないこと
  2. 情報活用の基本フロー
  3. 教師なし学習による研究開発のアシスト
  4. 物質や実験系に対する数値表現
  5. 活用可能なデータ
  6. 制御可能な変数と計測可能な変数
  7. データ取得コストについて
  8. ベイズ最適化
  9. 能動学習
  10. 機械学習ポテンシャル作成時のデータ取得例
  11. 転移学習を念頭に置いたデータ取得
  12. 実際の研究開発に活かす際に注意すべきこと
    • 質疑応答

第3部 ポリマーの効率設計に向けたマテリアルズインフォマティクスの活用

(2022年5月16日 13:50〜15:20)

 ポリマー系におけるマテリアルズインフォマティクス (MI) の活用事例として、ベイズ最適化による熱可塑ポリマー探索と、熱硬化性フィルムの原料配合の最適化の研究事例を紹介する。量子化学計算と機械学習との比較や、構築した予測モデルの適用限界、実験研究者による樹脂配合設計との比較についても言及する。

  1. マテリアルズインフォマティクス (MI) について
    1. はじめに
    2. 材料開発における課題
  2. 活用事例1:熱可塑性ポリマーの効率的設計
    1. 予測モデル構築
    2. 機械学習と計算科学との比較
    3. ポリマー物性予測と適用限界
    4. ベイズ最適化による効率的なポリマー設計
  3. 活用事例2:熱硬化性樹脂フィルムの設計
    1. 原料配合系の予測モデル構築
    2. 原料配合の探索
    3. 熟練研究者と機械学習モデルとの比較
  4. まとめ
    • 質疑応答

第4部 マテリアルズ・インフォマティクスを活用した技術開発・社内展開

(2022年5月16日 15:30〜17:00)

 材料メーカー特有の課題である煩雑なデータ整形や少数データの取り扱い、逆解析などについての事例を紹介する。また、IT人材が不足する中、どのようにマテリアルズ・インフォマティクスの概念を社内に浸透し、展開していくかが各社共通の課題であると思われるが、具体的な取り組み、方策について見解を述べる。

  1. マテリアルズ・インフォマティクス (MI) の社内展開の課題
    1. マテリアルズ・インフォマティクスの社内浸透の試み
    2. マテリアルズ・インフォマティクス人材育成について
    3. データ整形、データベース作成について
    4. 少数データに対する取り組み
  2. マテリアルズ・インフォマティクスの解析技術の取り組み
    1. 逆解析
    2. 化学構造発生
    3. 転移 (風) 学習
    4. 特徴量抽出
  3. 社内事例紹介
    1. モノマー探索
    2. 複合樹脂設計
    3. 知的財産に関する取扱い
    • 質疑応答

講師

  • 森 一樹
    伊藤忠テクノソリューションズ株式会社 科学システム本部 科学システム開発部
    主任
  • 安藤 康伸
    東京工業大学 科学技術創成研究院 化学生命科学研究所
    准教授
  • 南 拓也
    株式会社レゾナック 計算情報科学研究センター 情報・インフォマティクスグループ
    チーフリサーチャー
  • 向田 志保
    三井化学株式会社 DX推進本部 DX企画管理部
    主幹研究員

主催

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受講料

1名様
: 60,000円 (税別) / 66,000円 (税込)
複数名
: 55,000円 (税別) / 60,500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 55,000円(税別) / 60,500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 60,000円(税別) / 66,000円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 110,000円(税別) / 121,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 165,000円(税別) / 181,500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

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  • 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。
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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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