近年のコンピューター技術の発展から、計算化学の重要性や機械学習の重要性が謳われてきました。講師の社内ではデジタルアキーテクチャーによって、研究開発・プロセス開発・製造工程・物流など多岐にわたったデジタル化を進めております。この取り組みの中においても基礎技術となるマテリアルズインフォマティクスは、プロフェッショナルな経験と勘に基づく判断を、機械学習によってさまざまな技術者が利用できる技術として期待しております。
　本セミナーでは、計算科学・社外実験データベースを活用したマテリアルズインフォマティクス基礎と題して、基礎からの説明と、先端研究について紹介致します。本セミナーを受講したからといって、エキスパートになれるとは限りませんが、解決の糸口を見つける手助けになるでしょう。

1. イントロダクション
   1. 計算化学とマテリアルズインフォマティクスの違い
   2. インフォマティクス・シミュレーション連携
2. 公開データベースの活用
   1. データベースまとめ
   2. 無償公開
   3. 有償公開
   4. まとめ
3. 計算科学の基礎
   1. HFとは
   2. DFT法とMP法
   3. 量子計算ソフトウェア
   4. MDとは
   5. 分子動力学計算ソフトウェア
   6. まとめ
4. マテリアルズインフォマティクスの基礎
   1. 機械学習とは
   2. 逆解析とは
   3. まとめ
5. 実際の応用例
   1. 社内事例
   2. 論文事例
      • An Intelligent, User-Inclusive Pipeline for Organic Semiconductor Design
   3. 論文事例
      • SMiPoly: Generation of Synthesizable Polymer Virtual Library using Rule-based Polymerization Reactions, J. Chem. Inf. Model. Article ASAP
   4. 論文事例
      • A Graph Convolutional Network for Elution Order Prediction in Chromatographic Enantioseparation
   5. 論文事例
      • Fully virtual exploration of cellulose solvents
   6. 学会発表事例
      • Materials informatics study of Molecular Catalysis of Cyclic Olefin Copolymer
6. まとめ