第1回 アーカイブ動画

 

第3回 (Day2) アーカイブ動画

 

資料のダウンロード先（Day1、Day2の講義＆演習：畑中准教授）
https://github.com/hatanaka-lab/Getting_started_with_MI

資料の閲覧先（Day2の講演：荒井准教授）
https://keio.box.com/s/ut3ghqseqcsodj1mh9j68je7ofkybmk7 

 

【テーマ】
基礎科学チュートリアル:
すぐできるマテリアルズ・インフォマティクス ～材料×機械学習の融合～

【主催】　慶應義塾先端科学技術研究センター

【概要】　材料の情報(分子種や合成条件など)を入力することで、材料の性質を出力する「モデル」が出来れば、未実験の材料の性質の予測―つまりコンピュータ内でのハイスループットスクリーニングーが可能になります。このような材料に関する「モデル」を機械学習を用いて作成し、材料の発掘や設計に活かす研究分野をマテリアルズ・インフォマティクス(MI)と言います。本チュートリアルでは、化学系・材料系の研究者を対象に、機械学習の基礎から材料化学への適用法について、講義と演習を通して概説します。講義と演習はDay1(初級編)、Day2(中級編)の2回に分けて行います。それぞれ、実際にMIを活用した材料開発を推進している先生にご講演をいただき、MIの展望についても議論します。

【開催日時】
Day1：10月24日(火) 開始時間14:30 – 終了時間17:30(第1回)
Day2：11月7日(火) 開始時間14:30 – 終了時間17:30(第3回)

【開催形式】　オンライン(ZOOM)

【参加申込み】
参加費：無料
https://forms.gle/u7zzESNQDrH9wVD8A
上記URLより、参加登録をお願いいたします。
申込み期限：10月23日(月)23:59 (Day1から参加する場合)
　　　　　　　　 11月6日(月)23:59 (Day2のみ参加する場合)
※開催前日又は当日にメールにて接続先URLをお送りします。
※上限人数(200名)に達した場合、申し込み受付を終了させていただく場合があります。
※ご登録いただいたメールアドレスは、今後KLLメールニュースの送信に使用する場合がございます。
あらかじめご了承ください。

【対象】　化学系、材料系の研究者で機械学習を用いた研究開発、新規事業開発に興味をお持ちの方

【用意するもの】
Googleの個人アカウント(演習でGoogle Colaboratoryを利用する際に必要になります)
プログラミング言語Pythonの知識があることが望ましいですが、なくても構いません。

【プログラム】
Day1：10月24日(火) 初級編
司会進行：慶應義塾大学理工学部 生命情報学科・専任講師 川上 了史

①ご挨拶	14:30〜14:40 Pre-KEIO TECHNO-MALL 2023 基礎科学チュートリアルを行うにあたって(10分) KLLリエゾン推進委員会委員長 桂 誠一郎
②講義&演習	14:40〜16:40 (途中5分休憩をはさみます) 講演者：慶應義塾大学理工学部 化学科・准教授 畑中 美穂 講演タイトル：すぐできるマテリアルズ・インフォマティクス 初級編 概要：分子の情報を入力することで、その性質を出力させるモデルを作成するためには、①機械学習、②分子のデータ収集、③分子の数値表現(特徴量)の三要素が不可欠です。本講義では、機械学習の基礎について概説した後、Pythonプログラミング環境(Google Colaboratory)と機械学習ライブラリ(scikit-learn)を用い、機械学習の一連の流れを演習形式で実施します。
③講演	16:45〜17:15 講演者：慶應義塾大学理工学部 機械工学科・准教授 村松 眞由 講演タイトル：ジブロックポリマーへのマテリアルズ・インフォマティクス適用例 概要：本講演では、ジブロックポリマーの相分離構造を予測する機械学習モデルおよび相分離構造から力学物性を予測する機械学習モデルについて説明する。前者には敵対的生成モデル(GAN)を用い、後者には畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いる．得られた機械学習モデルとランダムサーチとを組み合わせて、所望の力学特性を有する相分離構造を逆推定するフレームワークを構築するとともに、その性能を確かめる。
④質問コーナー	17:15〜17:30 ②③の内容について参加者の方から質問を交えつつ、総合討論を行います。

Day2：11月7日(火) 中級編
司会進行：慶應義塾大学理工学部 応用化学科・准教授 伴野 太祐

①講義&演習	14:30〜16:40 (途中5分休憩をはさみます) 講演者：慶應義塾大学理工学部 化学科・准教授 畑中 美穂 講演タイトル：マテリアルズ・インフォマティクス 中級編 概要:分子の情報を入力することで、その性質を出力させるモデルを作成するためには、①機械学習、②分子のデータ収集、③分子の数値表現(特徴量)の三要素が不可欠です。本講義では、分子のデータ収集法と分子の特徴量について概説した後に、我々のグループで開発している特徴量を紹介します。また、分子のデータ処理や特徴量計算が可能なライブラリ(RDKit)を用いた演習を実施します。
②講演	16:45〜17:15 講演者：慶應義塾大学理工学部 機械工学科・准教授 荒井 規允 講演タイトル：“機械学習”×”分子シミュレーション”〜実験不要な製品開発に向けて〜 講演内容：様々な分野で機械学習によるアプローチが広がる中、材料科学分野への活用(マテリアルズ・インフォマティクス,MI)は10年以上前から検討されており、特に産業界から強く関心を向けられている。本講演では,ソフトマター材料に対し、機械学習と分子シミュレーションを組み合わせ、そのモルフォロジーや機能性の予測に挑戦したいくつかの研究例を紹介する。さらに,ソフトマター材料に対するMIの困難さに加え、今後の展望について述べる。
③質問コーナー	17:15〜17:30 ①②の内容について参加者の方から質問を交えつつ、総合討論を行います。

【本イベントに関するお問い合わせ】
慶應義塾大学理工学部 化学科・准教授 畑中美穂
メールアドレス：hatanaka@chem.keio.ac.jp
TEL：045-566-1715

当日、やむを得ない事情によりプログラムの内容等を変更する場合がございますので、あらかじめご了承ください。