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May 8, 2017
物質科学に適したデータ同化の基礎と手法・実例
～実験・シミュレーションの統合による、材料探索とプロセスインフォマティクス～
【実際に体験可能な演習も実施】
受講可能な形式：【Live配信(アーカイブ配信付)】のみ
実験データとシミュレーションデータを統合することで高精度な予測モデルを得られるデータ同化。
同技術の物質科学への適用について、基礎・手法、データ同化を用いたBayes最適化、材料探索とプロセスインフォマティクスの実例などを解説します。実際に同手法を体験できる演習も実施します。
同技術の物質科学への適用について、基礎・手法、データ同化を用いたBayes最適化、材料探索とプロセスインフォマティクスの実例などを解説します。実際に同手法を体験できる演習も実施します。
| 日時 | 2024年8月28日（水） 13:00～16:30 |
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|---|---|---|
| 会場 | オンライン配信セミナー |
会場地図 |
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受講料(税込)
各種割引特典
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49,500円
( E-Mail案内登録価格 46,970円 )
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定価：本体45,000円＋税4,500円
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| 配布資料 | PDFテキスト(印刷可・編集不可) ※開催2日前を目安に、弊社HPのマイページよりダウンロード可となります。 | |
| オンライン配信 | ZoomによるLive配信 ►受講方法・接続確認（申込み前に必ずご確認ください） ■アーカイブ配信について 視聴期間：終了翌営業日から7日間［8/29～9/4中］を予定 ※動画は未編集のものになります。 ※視聴ページは、遅くとも終了翌営業日の正午までにマイページにリンクを設定します。 | |
| 備考 | ※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。 ※開催日の概ね1週間前を目安に、最少催行人数に達していない場合、セミナーを中止することがございます。 | |
| 得られる知識 | ・多制御変数の場合に適用可能なデータ同化手法の基礎と実例 ・データ同化プログラムCLAUDEの使用方法 ・実験とシミュレーションの統合によるプロセスインフォマティクスの実例 | |
| 対象 | 材料の研究開発に携わっている方で、シミュレーションを援用した効率的な開発を目指している方。 演習はPythonの基礎を前提として行います。 | |
セミナー講師
奈良先端科学技術大学院大学 准教授 博士(理学) 原嶋 庸介 氏
専門：計算物質科学
第一原理計算およびデータサイエンス（特にデータ同化などの実験と理論の融合領域）が得意
これまでに取り組んできた物質系は、永久磁石、半導体、光触媒
研究室のホームページ： https://sites.google.com/view/naist-mi?pli=1
専門：計算物質科学
第一原理計算およびデータサイエンス（特にデータ同化などの実験と理論の融合領域）が得意
これまでに取り組んできた物質系は、永久磁石、半導体、光触媒
研究室のホームページ： https://sites.google.com/view/naist-mi?pli=1
セミナー趣旨
本講演では講演者が最近進めている、実験とシミュレーションの融合に関する研究事例の紹介および講演者が開発したデータ同化手法の解説と演習を行う。
触媒や永久磁石などの材料開発の高効率化のためにデータ科学の応用が進んでいる。最近では、データ科学に基づいた物質探索により200万もの新しい結晶を見つけたとの報告もある。このようなデータ科学では膨大な数のデータを要するが、触媒活性や自発磁化など、それぞれ特定の材料特性のデータ数は不十分な場合が多い。そこで、データ科学を物質科学に適用するには少数データを取り扱う方法が必要となり、データ同化はその一つである。
データ同化はシミュレーションデータを実験データに統合することで高精度な予測モデルを得る方法である。材料特性の制御変数は多次元であり、広い空間ではデータの欠測も生じやすいため、これらを考慮した物質科学に適したデータ同化手法を紹介する。
触媒や永久磁石などの材料開発の高効率化のためにデータ科学の応用が進んでいる。最近では、データ科学に基づいた物質探索により200万もの新しい結晶を見つけたとの報告もある。このようなデータ科学では膨大な数のデータを要するが、触媒活性や自発磁化など、それぞれ特定の材料特性のデータ数は不十分な場合が多い。そこで、データ科学を物質科学に適用するには少数データを取り扱う方法が必要となり、データ同化はその一つである。
データ同化はシミュレーションデータを実験データに統合することで高精度な予測モデルを得る方法である。材料特性の制御変数は多次元であり、広い空間ではデータの欠測も生じやすいため、これらを考慮した物質科学に適したデータ同化手法を紹介する。
セミナー講演内容
１．物質科学におけるデータ同化手法の基礎
1.1 多変量Gauss分布モデル
1.2 欠測データと完全尤度
２．永久磁石化合物の有限温度磁化予測モデルの構築
３．Perovskite型水分解光触媒化合物のバンドギャップ狭窄化
3.1 Multi-LayerPerceptronによる表現学習を用いた特徴量生成
４．データ同化を用いたBayes最適化
4.1 Bayesの定理と事後分布
4.2 獲得関数
５．光触媒化合物の焼成プロセスインフォマティクス
5.1 SrTiO3の焼成プロセスに関する特徴量生成
5.2 焼成プロセスのDynamicMonteCarloシミュレーション
5.3 実験・シミュレーション・機械学習の統合による触媒活性予測モデル構築
5.4 高い触媒活性が得られる焼成プロセスの導出
６．演習
6.1 データ同化プログラムCLAUDEのインストール
6.2 入力パラメータの説明
6.3 １次元系でのデモンストレーション
6.4 ２次元系でのデモンストレーション
6.5 自由課題
□ 質疑応答 □
【演習に関して】
演習では講演者が開発したデータ同化プログラム(CLAUDE)をインストールしていただきます。
こちらはPython(ver.3)で開発されたものです。
データ同化プログラムのインストールはセミナー当日に説明しながら行います。
基本的にGoogle Colaboratoryを使ったクラウド上での実施を想定しておりますので、事前に演習に利用可能なGoogleアカウントのご用意をお願いいたします。
（お手元のPCに直接インストールも可能です。その場合はPythonのインストールを事前にお願いいたします）
当日は、こちらで用意したトイデータを使用してデータ同化プログラムをお試しいただきます。
1.1 多変量Gauss分布モデル
1.2 欠測データと完全尤度
２．永久磁石化合物の有限温度磁化予測モデルの構築
３．Perovskite型水分解光触媒化合物のバンドギャップ狭窄化
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