開催概要

材料分野でのデータ科学的な取り組みは「マテリアルズ インフォマティクス」と呼ばれ、より優れた物質材料を生み出すための試みが活発に行われています。「実験家のためのデータ駆動科学オンラインセミナー」の第2回目では、物質科学・材料科学分野の若手研究者にとってヒントになりそうないくつかのアプローチや実施例をピックアップします。
最初の講演では、データの追加に伴って確率が『更新』されていくベイズ統計や、取得できるデータが限られる状況下でのモデル構築を支援するスパースモデリングの考え方と使用例を紹介します。
2番目の講演では、結晶構造やミクロ相分離など秩序を持ったパターン画像が与えられたとき、それを再現する偏微分方程式の具体的な形を推定する問題を扱います。
3番目の講演では、新しい数学の枠組みを援用して複雑な原子構造や顕微画像を定量化し、隠れた秩序やパラメータを非経験的に抽出する取り組みを伝えます。
最後の講演では、機械学習とロボティクスを組み合わせてハイスループットな物質合成と評価を行う先端的な事例を、開発者自らが紹介します。


日時
2020年6月16日(火)
13:00–15:00
配信元
東北大学片平キャンパス 知の館
(TOKYO ELECTRON House of Creativity)
〒980–8577 仙台市青葉区片平2丁目1–1
定員
200名 (先着順・要申込)
主催
東北大学 研究推進・支援機構知の創出センター
共催
東北大学 材料科学高等研究所 / 数理科学オープンイノベーションセンター
東北大学 大学院情報科学研究科
東北大学 大学院経済学研究科
東北大学 サイバーサイエンスセンター
東北大学 データ駆動科学・AI教育研究センター
東北大学 流体科学研究所
東北大学 ナレッジキャスト株式会社

プログラム

総合司会・進行 赤木 和人 (東北大学 材料科学高等研究所 准教授) / 水藤 寛 (東北大学 材料科学高等研究所 教授)


13:00–13:30
材料データ取得・解析・活用のためのベイズ最適化とスパースモデリング

安藤 康伸 (産業技術総合研究所 機能材料コンピュテーショナルデザイン研究センター 主任研究員)
[動画] [PDF] [講師紹介]

13:30–14:00
ベイズ推定を用いた画像パターンからの支配方程式の選択

義永 那津人 (東北大学 材料科学高等研究所 准教授 / 産業技術総合研究所 数理先端材料モデリング オープンイノベーションラボラトリ)
[動画] [PDF] [講師紹介]

14:00–14:30
データの『かたち』を捉える、気づく、理解する –トポロジカルデータ解析の活用例–

赤木 和人 (東北大学 材料科学高等研究所 准教授)
[動画] [PDF] [講師紹介]

14:30–15:00
AI、ロボット、研究者が協働するデジタルラボラトリ

一杉 太郎 (東京工業大学 物質理工学院 教授)
[動画] [PDF] [講師紹介]

参加申込

参加無料・要申込 (200名)

参加申込は締め切りました。お申し込みありがとうございました。

お問い合わせ

東北大学 研究推進・支援機構 知の創出センター
Email: tfc_webinar1★grp.tohoku.ac.jp【★を@に変更してください】