マテリアルズ・インフォマティクスにおける予測モデルの解釈性を上げるには？

開催概要と背景

近年、少子高齢化、働き手の不足の影響を受け、従来の経験と勘による研究開発から、データを活用して、より効率的に、また人が発見出来なかった素材を研究開発していくことが目指されています。また、デジタルトランスフォーメーション(DX)をどのように研究開発に適応するか？という観点からも、データと統計・データサイエンスを活用した素材の研究開発である、マテリアルズ・インフォマティクス(MI)が注目されています。

一方で、機械学習手法を用いるため、結果に至るまでの解釈が難しい、ブラックボックスになりがちであるなど、MIを用いて出てきた結果をどのように解釈したらよいのか、実験者にどのように理解頂いたら良いのか、お悩みの声を多く伺っております。

本セミナーでは、マテリアルズ・インフォマティクスの専業企業として多くのMI解析をご支援してきた立場から、MIで用いられる、解釈性を上げる方法についてお話させていただきます。

講演内容

・1.はじめに
・2.マテリアルズ・インフォマティクスのご紹介
・3.解釈性を上げるための手法のご紹介
・4.おわりに

※内容は変更となる場合が御座います。予めご了承願います。

タイムスケジュール

※ 当日予告なく時間配分・内容が変更になる可能性がございます。

登壇者

陳 嘉修(ちん かしゅう)

MI-6株式会社/データサイエンティスト

工学博士。ケモインフォマティクス（博士, 東京大学船津研究室）。前職の花王ではマテリアルズ・インフォマティクスによる材料開発に従事。得意分野は有機低分子・高分子、条件・処方最適化、幅広いテーマでMI解析実績がある。

対象者

• 「マテリアルズ・インフォマティクス（MI）」に関わる方（研究者、解析者、マネジメント層の方など）
• マテリアルズ・インフォマティクスの結果をどう解釈すべきか、どうすれば研究者に理解いただけるか、悩まれている方
• マテリアルズ・インフォマティクスの活用をご検討中で、手法に悩まれている方
• マテリアルズ・インフォマティクスの手法に興味がある方

参加費

無料

ハッシュタグ

#マテリアルズ・インフォマティクス #chemtech #材料開発

注意事項

• 同業他社様の参加は基本お断りをしております。
• リクルーティング、勧誘など、採用目的でのイベント参加はお断りしております。
• 欠席される場合は、お手数ですが速やかにキャンセル処理をお願い致します。
• 無断キャンセルや欠席が続く場合、次回以降の参加をお断りさせていただく場合がございます。